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基于LSTM水稻产量预测
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摘要
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
DOI:
10.3969/j.issn.1006-4052.2023.04.013
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。
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