摘要
本发明公开了基于自注意力机制和气象因素的农产品价格预测方法,根据农产品种类,获取历年价格数据及所选农产品地区获取对应农产品的相应时间段内的气象因素,对所选农产品价格数据及对应地区气象因素数据进行预处理,将对应时间段内的气象因素数据与农产品价格相关性进行分析,将所得气象因素数据划分为训练集和和测试集,构建自注意力机制的价格预测模型,以历史农产品价格数据相关的的气象因素作为输入数据输入价格预测模型,对模型进行训练,对每种农产品,以与农产品价格相关的气象因素数据为输入,通过训练后的价格预测模型预测输出对应农产品价格。本方案提高了预测的稳定性和可靠性。
技术关键词
农产品价格预测方法
注意力机制
价格预测模型
气象
数据
斯皮尔曼等级相关系数
前馈神经网络
解码器
深度学习架构
编码器
线性插值方法
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