基于深度学习与随机森林的小麦赤霉病风险预测系统及方法

本发明涉及农业智能监测技术领域，具体涉及基于深度学习与随机森林的小麦赤霉病风险预测系统及方法。数据采集，通过接口传入过去30天的历史气象数据；预处理，系统对数据进行清洗和标准化确保数据质量；模型预测和结果输出，LSTM模型的预测结果与原始历史数据结合，通过随机森林模型计算未来风险概率；基于LSTM神经网络、注意力机制和随机森林算法的多模态数据融合预测系统，用于小麦赤霉病风险评估与天气参数预测。结合LSTM神经网络、注意力机制和随机森林算法，实现对小麦赤霉病风险的精准预测，并提供针对性的防控建议。