【源码】基于Python的烟草病害预测系统

项目简介

本项目是基于Python构建的烟草病害预测系统，它能够依据过去一段时间的气象情况，预测未来一段时间内各地区多种烟草病害（花叶病、烟青虫病、黑胫病、青枯病、蚜虫）的发生概率和发生量，有助于农民和决策者提前规划农业管理措施。

项目的主要特性和功能

1. 环境兼容性：支持Python 3.6。
2. 灵活安装：可通过不同包管理器（Pip或Conda）进行安装。
3. 便捷预测：加载模型权重创建预测类，利用气象数据进行多参数灵活预测。
4. 结果保存：能将预测结果保存为CSV文件。
5. 可视化展示：可对预测结果（发病概率、发生量、发病程度）进行可视化。
6. 明确文件格式：输入输出文件均为CSV格式，且对各列字段有明确要求。

安装使用步骤

安装

1. Pip安装： sh pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip3 install tobacco_diseases-0.1.tar.gz
2. Conda安装：假设环境名为test36 sh source activate test36 conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch pip install tobacco_diseases-0.1.tar.gz

使用

1. 创建预测类： ```python from tobacco_diseases.visual import diseases_result_visual from tobacco_diseases.predictor import Predictor

if name == 'main': predictor = Predictor.create( diseases_model_weights="../model/weights_diseases_742_0.05.pt", weather_model_weights="../model/weights_weather_139_0.005.pt") 2. **进行预测**：python results = predictor.forecast("../data/diseases_data/forecast_test.csv", num_pre=15, num_future=120, spacing=1, levels=[0.005, 0.01, 0.012], combine=True) 3. **保存结果**：python results.to_csv("../data/forecast_result.csv", index=False) 4. **（可选）可视化结果**：python from tobacco_diseases.visual import diseases_result_visual

if name == 'main': results = ... diseases_result_visual( results, column='mosaic', xlabel=u'时间', ylabel=u'发生概率', title=u'{place}-花叶病发生期预测') ```

注意事项

• 输入文件需按地区时间升序排列，每个地区至少包含连续15天的气象数据。
• 输入文件中有哪些地区的气象数据，输出结果就包含哪些地区的病害预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】