基于LSTM的拖拉机牵引特性预测方法及系统

本发明涉及一种基于LSTM的拖机牵引特性预测方法及系统，通过采集不同型号拖拉机在多种工况下的传动系统参数和牵引特性数据，经过数据预处理、归一化和特征选择后，构建时间序列数据集，采用三层LSTM神经网络模型进行训练，利用Adam优化器调整网络参数，并通过Dropout机制防止过拟合，最终，输入传动系统参数即可预测牵引特性，为拖拉机的性能优化、作业调度和故障诊断提供支持，具有高精度、自动化和适应多变工况等优势，为农业机械的智能化发展提供了新的技术途径。