一种基于LSTM变体的农药残留预测方法

本发明公开了一种基于LSTM变体的农药残留预测方法，涉及农药残留检测与预测技术领域，该方法通过传感器采集温度、湿度、土壤pH值、降雨量、施药浓度等时间序列数据，并进行归一化、缺失值填补和滑动窗口切片处理；采用优化的LSTM变体模型进行建模，去除输出激活函数以增强对农药残留非线性变化的捕捉能力。模型结合动态阈值调整机制，适应不同农药的特性和残留标准，并可在边缘设备上实时部署，实现残留超标的实时报警。相比现有技术，本发明在预测精度、响应速度和适应性方面具有显著优势，适用于稻田、果园等多种农业场景中的农药残留监测。