【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据预测领域，具有涉及一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法。
技术介绍
1、在当今时代，技术进步，特别是物联网、人工智能和大数据的发展，已经根本性地改变了农业行业的面貌。传统农业正在逐步转型为智慧农业，这一变革体现在在农作物生长的环境中部署了多种传感器设备。这些设备能够收集各种数据，并通过实时监控和分析这些数据，实现对农作物的精确管理。在这个背景下，对农作物产量的预测变得极为关键，因为它可以帮助农业工作者更准确地评估农作物的生长状况，并做出正确的决策以提高产量。目前的做法是利用历史的产量数据和其他影响因素的数据来预测未来的产量，通过分析这些数据之间的关系和影响程度来进行预测。
2、长短期记忆网络（lstm）是一种特殊的循环神经网络（rnn），特别适用于处理和预测序列数据的长期依赖问题。与传统的rnn相比，lstm通过引入门控机制（包括输入门、遗忘门和输出门）来避免长期依赖问题，从而提高了模型对时间序列数据的学习能力。在农作物生长和产量预测领域，lstm能够有效地处理和分析时间序列数据，如历史气候变化、土...
【技术保护点】
1.一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，利用改进狼鸟优化算法优化LSTM网络，实现农作物产量数据预测，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，其特征在于，所述步骤S1，改进搜索比率因子，引入乌鸦个体位置适应度值，同时改进搜索比率控制因子，改进后搜索比率因子数学模型公式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，其特征在于，引入改进后的搜索比率因子，改进狼鸟优化算法在全局勘探阶段的位置更新策略，数学模型公式为：
4.根据权利要求3所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，利用改进狼鸟优化算法优化lstm网络，实现农作物产量数据预测，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，其特征在于，所述步骤s1，改进搜索比率因子，引入乌鸦个体位置适应度值，同时改进搜索比率控制因子，改进后搜索比率因子数学模型公式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于狼鸟优化算法的农作物产量预测优化方法，其特征在于，引入改进后的搜索比率因子，改进狼鸟优化算法在全局勘探阶段的位置更新策略，数学模型公式为：
4...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯海波，王建民，
申请(专利权)人：济南农智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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