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本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
利用量子机器学习优化作物产量预测
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