近年来，随着农业科技的不断进步，LoRa技术被广泛应用于果园监测系统中。果园LoRa网络的建设不仅可以提高果园的生产效率，还可以实现对果树生长环境的实时监测和管理。然而，果园LoRa网络的链路质量对系统的稳定性和可靠性至关重要。
在本研究中，我们提出了一种基于链路质量预测的果园LoRa网络建模方法，旨在提高果园LoRa网络的性能和可靠性。通过对果园LoRa网络的链路质量进行建模分析，我们可以更好地了解果园LoRa网络的性能表现及潜在问题，进而优化网络架构和部署策略。
我们的研究使用了先进的数据分析技术，如机器学习和神经网络，对果园LoRa网络的链路质量进行预测和建模。通过对大量实际数据的分析和处理，我们建立了果园LoRa网络链路质量的模型，并提出了相应的性能优化方案。这些方案可以帮助果园监测系统提高数据传输的稳定性和可靠性，从而更好地服务于果园管理工作。
总的来说，果园LoRa网络的链路质量建模是提升果园监测系统性能的重要一环。未来我们将继续深入研究，进一步优化果园LoRa网络的性能和可靠性，为果园管理和生产提供更好的技术支持。
来源：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3583120.3586969
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