面向集成式传感设备的基于在线学习和大模型的病虫害预警方法及其系统

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种面向集成式传感设备的基于在线学习和大模型的病虫害预警方法及其系统。在监测区域部署集成式传感器站点，采集的农田环境数据；将采集的数据采用轻量级LSTM进行多步前瞻性预测，同时将步骤1采集的数据传输至在线学习模块，利用在线学习模块通过积累集成式传感器的历史数据作为权重更新的训练数据，进行定期训练以更新轻量级LSTM算法，自动调整阈值区间；构建病虫害知识库；将知识库与前瞻性预测结果生成为结构化的Prompt输入大模型用于病虫害发生条件动态解析，生成预警信息及作业处方。本发明通过增量在线学习算法，数据随时间增加模型可以动态更新权重，以适应环境的动态变化问题。