Група студентів Королівського технологічного інституту Мельбурна (RMIT) В'єтнам розробила модель, яка може прогнозувати ціни на каву робусту, використовуючи історичні дані про ціни на каву, ціни на бензин, температуру та кількість опадів.
В'єтнам є другим за величиною експортером кави у світі та забезпечує понад половину світових поставок робусти. Очікується, що виробництво кави у 2022/23 сезоні досягне 29,75 мільйона мішків, з яких на робусту припадає понад 95%. Однак ціни на сільськогосподарську продукцію загалом і на кавові зерна зокрема часто нестабільні та можуть різко коливатися під час високих врожаїв, що суттєво впливає на доходи фермерів і завдає шкоди економіці .
Група студентів останнього курсу бакалаврату інформаційних технологій факультету природничих наук , інженерії та технологій, включаючи Нгуєн Хай Мінь Транга, Доан Чань Тонга, Ле Нгуєн Туана, Нгуєн Фуонг Нама та Лам Тін Дьєу, разом зі своїми викладачами навчили та оцінили шість моделей машинного навчання (ML) для прогнозування цін на каву. Моделі можуть допомогти в'єтнамським фермерам у прийнятті рішень щодо вирощування культур та відповідному плануванні, оптимізації прибутків та мінімізації збитків.
Найкращі результати дає модель RF. Фото: NVCC
Нгуєн Хай Мінь Транг, дослідник, розповів, що команда розробила шість моделей машинного навчання, а саме LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM та RF, на основі історії цін на каву, бензин, температуру та кількість опадів, для прогнозування цін на каву робусту в провінції Лам Донг . Було виявлено, що модель RF, яка використовує весь набір даних, виявилася найефективнішою.
Причина полягає в тому, що RF може включати багатші набори даних та обробляти нелінійні залежності. Крім того, ціна на паливо є значним предиктором і перевершує всі інші протестовані функції разом узяті.
За словами дослідницької групи, модель має потенціал для подальшого вдосконалення шляхом вивчення та додавання впливу врожайності сільськогосподарських культур, ринкових тенденцій та геополітичних подій на ціни на сільськогосподарську продукцію.
Члени дослідницької групи. Фото: NVCC
Результати дослідження були представлені на 8-й Міжнародній конференції IEEE/ACIS з великих даних, хмарних обчислень та методів обробки даних (BCD 2023) – разом з дослідниками, науковцями, інженерами та експертами, що відбулася в грудні в Хошиміні. Тут експерти надали пропозиції щодо покращення точності та застосовності прогнозів моделі. «Ми плануємо глибше зануритися в передові методи та нові методи в цій галузі, щоб ще більше посилити результати досліджень, проведених командою», – сказав Тонг.
Хай Мінь
Посилання на джерело
Коментар (0)