The use of artificial intelligence in agriculture: Global practice
综述2022-2026年AI在农业的应用趋势、成效与各国推广障碍。
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APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SOIL FERTILITY ASSESSMENT AND CROP YIELD PREDICTION IN SOUTHWEST NIGERIA: A STATISTICAL APPROACH
研究AI在尼日利亚西南部土壤肥力评估和作物产量预测中的应用，发现随机森林模型表现最佳。
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Machine Learning-Based Crop Yield Forecasting Using Environmental and Agricultural Parameters
用机器学习集成方法预测作物产量，比较七种回归算法，发现Bagging效果最佳。
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基于FAO全球农业数据的机器学习作物产量预测:线性回归 随机森林 XGBoost比较研究
International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR) 2026年第8卷第4期(2026-08-28发表):基于FAO全球农业数据集(覆盖212个国家和地区、10种主要作物、1961-2016年56,717条记录),比较线性回归、随机森林、XGBoost三种机器学习模型。80:20 train-test split,Random Forest取得最佳性能:R²=0.9586、MAE=6724.19 hg/ha、RMSE=13829.60 hg/ha;XGBoost: R²=0.8115;线性回归:R²=0.0608。特征重要性分析识别作物类型(Item Code)为最具影响力预测因子,其次是地理区域和时间因素。[注:本论文使用2016年截止数据,模型泛化能力可能存在边界]
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