Smart Agriculture Assistant: An Integrated AI-Driven Decision Support System for Crop Recommendation, Yield Prediction, Fertilizer Optimization and Market Price Forecasting
印度 Nagarjuna College of Engineering and Technology 的 Abeed K Attar 等提出 Smart Agriculture Assistant 综合 AI 驱动决策支持系统，集作物推荐、产量预测、肥料优化和市场价格预测于一体。系统利用 Random Forest、XGBoost、CatBoost、LSTM 和 SHAP 等多种机器学习算法分析 Kaggle 和 Agmarknet 收集的农业和市场数据集。框架处理土壤养分（N、P、K）、pH、温度、湿度、降雨量、作物特征和历史市场价格数据，为农民生成智能推荐和预测洞察。实验评估表明，所提出的混合框架达到 99% 的准确率，优于传统机器学习模型。