摘要
本发明公开了结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法,具体包括以下步骤:S1、数据采集;S2、数据清洗与整合;S3、气候适宜度分析;S4、构建Transformer模型并训练;S5、模型验证与优化:采用k折交叉验证方法对Transformer模型进行验证,并结合网格搜索来寻找最佳的模型超参数组合;S6、冬小麦产量预测;本发明涉及农作物产量预测技术领域。该结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法,使用Transformer模型并结合多模态数据进行定制化修改和训练,使得模型能够更好地捕捉数据中的复杂关系和模式,提高了模型的泛化能力和预测精度。
技术关键词
冬小麦产量预测方法
模型超参数
数据
农作物产量预测技术
图像多模态
肥料使用量
交叉验证方法
机器学习预测方法
气象
农药使用量
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气候
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