一种基于传感器数据流的土壤溶液硝态氮动态预测方法

本发明公开了一种基于传感器数据流的土壤溶液硝态氮动态预测方法，属于土壤硝态氮预测领域，该方法包括以下步骤：采集样本构建原始数据，对所述原始数据进行数据处理得到处理后数据；基于多变量时间序列数据构建土壤溶液硝态氮预测模型，将所述处理后数据输入所述土壤溶液硝态氮预测模型实现对土壤溶液硝态氮浓度的动态监测和预测。本发明通过将传感器数据流与机器学习模型相结合，在时序预测领域取得了重要突破。这种结合不仅降低了长期定位监测的成本，还提高了数据获取的效率，使得农业基础性长期性工作的数据挖掘潜力得到了进一步的发挥。