基于注意力机制的CNN-BiGRU模型树液流量预测方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种基于注意力机制的CNN‑BiGRU模型树液流量预测方法，通过步骤S1‑S3，通过收集树干液流数据与环境数据，使用CEEMDAN模型将树干液流数据分解为N个本征模型函数，将复杂高维数据中噪声进行剔除，数据归一化过程后进行特征值提取，构成CNN‑BiGRU‑SA模型，CNN用于提取空间特征，BiGRU捕捉时间序列特征，SA增强模型对重要特征的关注以及全局变量的相关性挖掘。本发明还公开了一种系统，该方法和系统能够有效地处理和预测树干液流量，增强树干液流数据与环境数据中的特征提取能力，减少数据处理过程中的数据处理量以及噪声干扰，极大提高模型预测的准确性和效率。