一种针对灌溉区域的灌溉需求预测方法、设备及介质

AITNT
正文
推荐专利
一种针对灌溉区域的灌溉需求预测方法、设备及介质
申请号:CN202410895284
申请日期:2024-07-05
公开号:CN118428703B
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种针对灌溉区域的灌溉需求预测方法、设备及介质,方法包括:确定灌溉区域的相关性特征;相关性特征包括作物特征、土壤特征、气象特征和灌溉水量特征;获取灌溉区域在预设历史时长内的历史特征数据,对历史特征数据进行相关性分析,得到灌溉区域的相关性特征排序;相关性特征排序与作物特征、土壤特征和气象特征有关;通过相关性特征排序,对通用灌溉水量预测网络模型进行调整参数权重,得到灌溉区域的灌溉水量预测网络模型;在预设周期内,获取灌溉区域的作物数据、土壤数据和在未来时长内的气象数据;将作物数据、土壤数据与气象数据输入至灌溉水量预测网络模型,生成灌溉区域的灌溉需水量。提高灌溉需水量预测准确性。
技术关键词
预测网络模型 需求预测方法 土壤特征 水量 缩放特征 气象 数据 因子 参数 非易失性计算机存储介质 计算机可执行指令 皮尔逊相关系数 矩阵 样本 处理器通信 阶段 密度 存储器 周期
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种极端天气后的农田灌溉方法及系统
农田灌溉方法 农田环境监测 皮尔逊相关系数 农田灌溉系统 天气预测数据
2
一种基于深度学习的配电室负载预测方法
负载预测方法 时空注意力机制 预测网络模型 时序 多模态特征
3
一种火烧迹地氮循环多因素关联分析方法
关联分析方法 火烧 稳定同位素质谱仪 稳定同位素示踪 基因
4
一种电厂水处理系统的负荷智能分配管理系统及方法
分配管理系统 大数据平台 动态监视系统 负荷 环境采集系统
5
一种基于深度学习的大模型需求预测方法及系统
融合神经网络 去中心化网络 需求预测方法 拉普拉斯噪声 延迟矩阵
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号