改良神经网络在农作物产量预测中的应用方法

简介：
本研究探讨了通过改进神经网络算法来提高农作物产量预测准确性的方法，旨在为农业决策提供更可靠的科学依据。 农作物产量预测对于政府规划国民经济的发展具有关键作用，并有助于合理分配种植策略以及减少水肥浪费。影响作物产量的因素众多，准确预测其产出至关重要。气候因素是其中的关键变量之一。 本段落提出了一种基于改进长短期记忆神经网络（LSTM）的农作物产量时间序列预测方法，该方法结合了历史产量和气候数据，以年度为单位进行下一年度的农作物产量预测。实验结果表明，在与传统LSTM模型和支持向量机（SVM）方法对比时，本研究的方法在提高预测准确性方面表现出显著优势。 农作物产量预测是农业科学和技术交叉领域中的热点话题，对国家经济规划、政策制定及资源分配具有深远影响。为提升预测精确度，研究人员不断探索新的技术手段。本段落介绍了一种基于改进LSTM的农作物产量预测方法，通过整合历史数据与气候因素来提高模型精度。 长短期记忆网络是一种特殊类型的递归神经网络，旨在解决标准RNN在处理长期依赖关系时出现的问题。它引入了门控机制以有效学习和保持长时间序列中的信息，因此非常适合时间序列预测任务。然而，在考虑影响农作物产量的所有潜在变量方面，如气候条件等，单一的LSTM模型可能不够全面。 论文中指出，温度与降水量对作物产量有显著影响。为此，作者提出了一种增强型LSTM（ELSTM）模型，在标准LSTM的基础上加入了关键气候因素的影响。通过处理历史数据并将产量和气候信息整合为适合训练的数据集，该模型能够更好地捕捉这些变量之间的复杂关系。 为了验证这一方法的有效性，研究者将其与传统的LSTM模型以及支持向量机进行了对比实验。结果显示，ELSTM在农作物预测上的准确性显著优于其他两种方法，说明了考虑气候变化因素对提高预测性能的重要性。 此外，文中还回顾了一些现有的预测技术的应用情况，包括RNN结构的创新、多层次改进的LSTM和结合灰色与三角模型的方法（TGM）。尽管这些方法在某些场景下显示出了有效性，但它们或局限于短期预测，或者未能充分利用气候信息。相比之下，ELSTM通过融合更多影响因素来提升其准确性。 基于这种改良神经网络技术的新农作物产量预测工具为农业决策提供了可靠的依据。结合了气候数据和LSTM强大的学习能力后，该方法有望帮助农业生产者做出更加准确的作物种植计划，并节约资源、推动可持续发展。未来研究可以进一步探索其他关键变量的影响，如土壤质量及病虫害情况，以构建更为全面且精细的预测模型。