基于LSTM神经网络的金耳温室生长环境模型的训练方法及预测方法

本发明公开了一种基于LSTM神经网络的金耳温室生长环境模型的训练方法及预测方法，包括：采集温室中金耳原始生长环境变量数据；对金耳原始生长环境变量数据进行预处理后，根据金耳生长阶段划分数据集；采用调制Adam优化器训练基于LSTM神经网络的金耳温室生长环境模型；基于贝叶斯优化算法对金耳温室生长环境模型进行超参数寻优，确定金耳各个生长阶段的最优金耳温室生长环境模型。本发明能够帮助温室控制系统为金耳的生长提供更加适宜的生长环境，提高金耳的产量。