[发明专利]基于深度学习的土壤耕作层水分温度预测方法在审
| 申请号： | 202210517758.7 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN115017798A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 刘会丹;李鑫芸;吴怡婧;杨义;蒋学芹;海涵;曹誉文 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q50/02;G06F119/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的土壤耕作层水分温度预测方法，基于LSTNet模型进行了改进，提出了W‑MA‑LSTNet土壤水分温度预测模型。在W‑MA‑LSTNet土壤水分温度预测模型中：引入小波降噪模块，减少数据集中噪声对模型训练产生的负向影响；其次引入混合注意力模块，加入维度与时间步混合注意力机制。通过实验表明，相较于LSTNet模型，W‑MA‑LSTNet模型在RMSE、MAE、MAPE、R2等指标上均更优，且在壤土的预测效果要优于砂土。本发明可有效完成对耕作层土壤未来时刻水分温度的精准预测，有助于实现精细化农作物种植管理，为现代化农业种植提供支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 土壤 耕作层 水分 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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