【技术实现步骤摘要】
一种基于循环神经网络的水稻产量预测方法
本专利技术属于农业生产
,具体涉及一种基于循环神经网络的水稻产量预测方法。
技术介绍
水稻是世界三大粮食作物之一,是我国最主要的粮食作物,全国65%以上的人口以稻米为主食。我国水稻播种面积占全国粮食播种面积的27%左右,产量占全国粮食总产量的37%左右。同时水稻产量的预测是精准农业中的一部分,当今世界农业发展的新趋势就是精准农业,世界各国普遍关注水稻产量的预测,因此,水稻产量的准确预测对我国农业政策调整和保障我国粮食安全问题具有重要意义。目前,国内学者在粮食产量的预测上做了大量的研究工作。国内学者大多数采用指数平滑、灰色预测等时间序列方法,通常是建立在数学模型的基础上进行的,它的不足在于无法消除长期趋势,最终造成相邻年份影响当期产量的现象。剩余法是利用某种方法如移动平均、直线滑动平均模拟法等,将趋势与波动进行分离,着重考察其绝对波动产量。之前的研究往往关注历史波动情况,对长期变动预测趋势方面的模拟工作做的不够。还有一类是用指数平滑法,这种方法对系数的要求比较高,采用不一样的平滑系数往往会得到相差很大的不同结果,最终预测的结果与实际结果相差很远。上述这些方法均实现了依据历史气象监测数据对未来水稻产量进行预测,但是他们的共有的问题是:预测方法较为复杂,对历史数据的利用、整合有待加强,泛化能力以及水稻产量预测准确率都有待提高。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足,本专利技术提供的一种基于循环神经网络的水稻产量预测方法解决现有的水稻产量预测 ...
【技术保护点】
1.一种基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1、收集目标城市预设固定时间内的历史气象监测数据和水稻产量数据;/nS2、对所述历史气象监测数据进行预处理,并将预处理后的历史气象监测数据划分为训练集数据、测试集数据和验证集数据;/nS3、利用三层双向LSTM循环神经网络构建特征网络结构;/nS4、利用所述训练集数据对特征网络结构进行训练,并利用所述验证集数据对特征网络结构进行验证,得到水稻产量预测模型;/nS5、利用所述水稻产量预测模型对水稻产量数据和测试集数据进行预测,得到下一年的水稻产量预测结果,完成对水稻产量的预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、收集目标城市预设固定时间内的历史气象监测数据和水稻产量数据;
S2、对所述历史气象监测数据进行预处理,并将预处理后的历史气象监测数据划分为训练集数据、测试集数据和验证集数据;
S3、利用三层双向LSTM循环神经网络构建特征网络结构;
S4、利用所述训练集数据对特征网络结构进行训练,并利用所述验证集数据对特征网络结构进行验证,得到水稻产量预测模型;
S5、利用所述水稻产量预测模型对水稻产量数据和测试集数据进行预测,得到下一年的水稻产量预测结果,完成对水稻产量的预测。
2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,所述步骤S1中历史气象数据包括每日日照时间、每隔6小时的风向、平均风速、降水量、平均温度、相对湿度以及平均气压。
3.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下步骤:
S201、删除历史气象监测数据中的异常值,将“\”和“*”替换成“0”,并采用前N个和后N个缺失数据取平均值的方法对缺失数据进行填补;
S202、对连续特征数据进行数据归一化处理,将连续特征数据转换到0-1的范围区间;
S203、针对离散特征数据中的区县ID特征,对所述区县ID特征进行独热编码,并使用N个特征记录N个区县的ID特征;以及
针对离散特征数据中的风向特征,将所述风向特征由字符转换成二维的向量,其中,所述二维向量的第一个维度代表水平方向,所述二维向量的第二个维度代表竖直方向;
S204、将经步骤S202与步骤S203处理后的气象特征数据和区县ID特征分开存储,并设某年·某县的气象特征数据为(360,17),完成对所述历史气象监测数据的预处理;
S205、将预处理后的历史气象监测数据划分为训练集数据、验证集数据以及测试集数据。
4.根据权利要求3所述的基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,所述步骤S3中特征网络结构包括依次连接的第一输入层、第一双向LSTM循环神经网络层、第二双向LSTM循环神经网络层、第三双向LSTM循环神经网络层、第一全连接层和输出层,以及依次连接的第二输入层、第二全连接层和第三全连接层;所述第三全连接层与输出层连接。
5.根据权利要求4所述的基于循环神经网络的水稻产量预测方法,其特征在于,所述第一输入层输入端和输出端的气象特征数据均为(360,17);所述第二输入层输入端和输出端的区县ID特征数据均为(88,);所述输出层输入端包括经第一全连接层输出的水稻产量预测值(1,)以及经第三全连接层输出的区县ID特征数据(1,)...
【专利技术属性】
技术研发人员:李潇,熊洋,
申请(专利权)人:空间信息产业发展股份有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
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