时空序列深度学习模型在玉米产量预测中的应用与优化

文献类型： 中文期刊

第一作者： 詹火木

作者： 詹火木;周蕊;虞豹

作者机构：

关键词： 时空序列深度学习模型;玉米产量;预测;卷积长短期记忆网络

期刊名称： 当代农机

ISSN： 1673-632X

年卷期： 2025 年 010 期

页码： 96-97

摘要： 聚焦于时空序列深度学习模型的研究，又把该模型应用于玉米产量预测并实施了优化，开发一个包含卷积长短期记忆网络、图神经网络、注意力机制的模型框架，以达成区域产量的预判、空间依赖的捕获、关键时间特征的抽取，采用多尺度特征融合途径，通过迁移学习及不确定性量化等方法，显著提高了模型预测精度，缓和了数据稀疏状况，提升了模型的可靠水平。研究结论为玉米产量的精准预测提供了技术保障，对农业生产决策优化有重要的指导性意义。

分类号： TP18%S513

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