基于CNN-LSTM混合模型的大曲发酵环境预测方法及其应用

本发明属于酿造技术领域，公开了一种基于CNN‑LSTM混合模型的大曲发酵环境预测方法及其应用，预测方法包括步骤1：采集大曲发酵房内上、中、下三层的温湿度数据，并对所述大曲发酵房温湿度数据进行预处理后获取上、中、下三层的数据集；步骤2：将上、中、下三层数据分别采用随机森林模型，计算特征重要性分数，选取每层重要性前三的点位数据构成特征子集；步骤3：采用CNN‑LSTM混合模型预测大曲发酵房内未来的温湿度变化；本发明结合卷积神经网络提取空间特征、长短时记忆网络捕捉时序依赖，并引入随机森林进行关键点位筛选，从而兼顾非线性、时序性和空间异质性，为实时精准调控提供理论支持。