[发明专利]基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史样本数据；其中，所述历史样本数据包括各预设历史时刻的土壤湿度、降水量以及大气温度；

通过所述历史样本数据对预设的预测模型进行训练，以使所述预测模型达到预设精度；其中，所述预测模型包括第一数据处理层和第二任务预测层；所述预测模型为EDC-LSTM模型，所述第一数据处理层为编码器-解码器LSTM层，所述第二任务预测层为全连接LSTM层；

通过输入时间步长内的输入数据基于达到预设精度的所述预测模型的第一数据处理层确定所述输入时间步长与预测时间步长之间的中间时间序列数据，具体包括：通过所述编码器-解码器LSTM层的编码器模块将所述输入数据转换为相应的隐藏单元；通过所述编码器-解码器LSTM层的解码器模块将所述隐藏单元在预设的中间时间步长内对待预测数据进行表达以形成所述中间时间序列数据；

基于所述输入数据以及所述中间时间序列数据通过所述第二任务预测层对预测时间步长内的待预测土壤湿度进行预测，具体包括：将所述编码器-解码器LSTM输出的中间时间序列数据与所述输入时间步长内的输入数据相结合，以形成第二层输入数据；基于所述第二层输入数据通过所述全连接LSTM层对所述预测时间步长内的待预测数据进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测方法，其特征在于，所述历史样本数据包括训练集、验证集以及测试集；并且，所述通过所述历史样本数据对预设的预测模型进行训练，以使所述预测模型达到预设精度包括：

通过所述训练集对所述预测模型进行模型训练；

通过所述验证集对训练后的所述预测模型进行验证；

通过所述测试集对验证后的所述预测模型进行测试，以确保所述预测模型达到预设精度。

3.一种基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测装置，其特征在于，包括：

初始数据获取单元，用于获取历史样本数据；其中，所述历史样本数据包括各预设历史时刻的土壤湿度、降水量以及大气温度；

模型训练单元，用于通过所述历史样本数据对预设的预测模型进行训练，以使所述预测模型达到预设精度；其中，所述预测模型包括第一数据处理层和第二任务预测层；所述预测模型为EDC-LSTM模型，所述第一数据处理层为编码器-解码器LSTM层，所述第二任务预测层为全连接LSTM层；

中间数据获取单元，用于通过输入时间步长内的输入数据基于达到预设精度的所述预测模型的第一数据处理层确定所述输入时间步长与预测时间步长之间的中间时间序列数据；所述中间数据获取单元包括编码单元和解码单元，其中，编码单元用于通过所述编码器-解码器LSTM层的编码器模块将所述输入数据转换为相应的隐藏单元；解码单元用于通过所述编码器-解码器LSTM层的解码器模块将所述隐藏单元在预设的中间时间步长内对待预测数据进行表达以形成所述中间时间序列数据；

数据预测单元，用于基于所述输入数据以及所述中间时间序列数据通过所述第二任务预测层对预测时间步长内的待预测土壤湿度进行预测；所述数据预测单元包括数据结合单元以及预测单元，其中，数据结合单元用于将所述编码器-解码器LSTM输出的中间时间序列数据与所述输入时间步长内的输入数据相结合，以形成第二层输入数据；预测单元用于基于所述第二层输入数据通过所述全连接LSTM层对所述预测时间步长内的待预测数据进行预测。

4.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至2中任一项所述基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的基于EDC-LSTM模型的土壤湿度预测方法中的步骤。