基于CNN-BiLSTM和残差注意力的县域水稻产量预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 梁泽

作者： 梁泽;曹姗姗;孔繁涛;孙伟

作者机构：

关键词： 水稻产量预测;卷积神经网络;双向长短期记忆网络;残差注意力

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2024 年 008 期

页码： 109-115

收录情况： 北大核心

摘要： 提出一种融合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和残差注意力（RA）机制的县域水稻产量预测模型（CNN-BiLSTM-RA）,通过CNN层有效提取县域水稻气象数据中的关键空间特征,利用BiLSTM层深入分析时间序列数据的动态变化,引入RA机制强化对气象数据中关键特征的识别与捕捉,以2015—2017年广西81个县早稻历史产量和气象数据为样本,与CNN、TRANSFORMER、BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM-RA模型进行对比,评价CNN-BiLSTM-RA模型的预测精度和有效性。结果表明,CNN-BiLSTM-RA模型的R2、MAE、RMSE和MAPE分别为0.986 1、0.121 9、0.224 8、0.864 8,模型的预测值与实际值拟合程度较高。CNN-BiLSTM-RA模型充分发挥了CNN的空间特征提取能力、BiLSTM的时间序列数据分析优势和RA机制在增强关键特征捕捉方面的特性,是一种适用于县域水稻产量高精度预测的新方法。

分类号： TP183%S511

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