Smart agricultural system

Умная сельскохозяйственная система

Прототип для алгоритма рекомендаций по урожаю в реальном времени в Python с использованием машинного обучения и анализа данных. Эта работа представляет систему в форме веб -сайта. Бизнес -логика в Python использует методы машинного обучения, чтобы предсказать наиболее прибыльную культуру в прогнозируемой погоде и условиях почвы в указанном месте. Предлагаемая система будет интегрировать данные, полученные из почвы, репозитория урожая, отделения погоды и применения алгоритма машинного обучения: множественная линейная регрессия, предсказание большинства подходящих сельскохозяйственных культур в соответствии с текущими условиями окружающей среды. Это предоставляет фермеру разнообразные варианты сельскохозяйственных культур, которые можно вырастить.

Бизнес -логика может быть расположена в каталоге /CODE/MLR_ALGO.PY. Сервер запрограммирован с использованием node.js. Чтобы выполнить проект, вам просто нужно запустить сценарий node.js- 'server.js и перейти к отображаемому IP-адресу в подсказке для доступа к системе.

Стек пакетов Python: Scikit-learn, Pandas. Технологии веб -разработки: HTML, CSS, JavaScript. Все необходимые наборы данных включены в сам репозиторий.

Прохождение проекта: https://www.youtube.com/watch?v=7ZR-3OLBR9E&t=186S

Участники, Омкар Бушад, Нилеш Мехта, Шубхэм Годекар.