版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于LSTM水稻产量预测

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
邓小康
作者机构:
[邓小康] 武汉轻工大学电气与电子工程学院
语种:
中文
关键词:
长短期记忆网络;深度学习;水稻产量预测
期刊:
电脑编程技巧与维护
ISSN:
1006-4052
年:
2023
期:
04
页码:
40-42
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与电子工程学院
摘要:
随着人工智能技术的不断发展,传统的人工经验预测方法已经不能满足现代农业发展的需求。近年来,基于深度学习的产量预测模型成为热门研究领域。针对水稻产量预测问题,基于长短期记忆网络(LSTM)建立一个水稻产量预测模型。该模型将天气特征、地理位置、风向作为输入特征并利用LSTM模型进行组合预测,以提高农作物产量预测的准确性。通过实验结果分析,验证了该模型的有效性。

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com