一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法技术

本发明专利技术属于数字农业领域，公开了一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其中包括：采集种植地区大豆历史单产数据，采集该种植地区大豆单产影响因素历史数据；对采集到的大豆单产数据和单产影响因素数据进行清洗和归一化；构建神经网络‑卡尔曼滤波预测矫正模型，训练神经网络，利用训练好的神经网络，预测大豆单产；使用卡尔曼滤波校正模块，实时更新和修正神经网络预测结果。使用验证集验证预测效果，选择调整模型结构及参数，优化得到最终预测结果。该发明专利技术结合了神经网络和卡尔曼滤波算法，实现对大豆单产的准确预测和实时校正。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农业产量预测，尤其是涉及一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法。

技术介绍

1、对我国粮食安全具有重要的地位和意义的大豆，是世界上重要的粮食和油料作物之一。精准预测大豆单产，对于促进我国粮食安全、保障人民的营养需求和促进农村经济发展都具有重要作用。目前，预测大豆单产的技术主要包括遥感技术、气象模型、统计模型和神经网络模型等。

2、遥感技术是通过卫星或无人机等获取的大范围高分辨率的农田影像数据，结合植被指数、植被覆盖度等指标，来推测农作物的生长情况和产量。这种技术具有非常大的潜力，可以实现大规模、高效率的大豆单产预测。气象模型是根据气象数据(如温度、降水量、光照等)和大豆生长模型来模拟和预测作物的生长过程和产量。这种方法可以考虑气候变化对农作物产量的影响，但需要准确的气象数据和复杂的模型计算。统计模型根据历史的产量数据和环境因素等，通过统计分析建立相关模型来预测未来的大豆单产。这种方法适用于长期统计数据完备的地区，但对于新农业区域或变化较快的环境来说存在一定的局限性。神经网络是基于大数据和人工智能算法，通过训练模型来预测大豆本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于包括以下步骤：

2.基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，根据权利要求1所述，其特征是将S2中的数据预处理分为数据的清洗和数据的归一化处理，计算均值公式如下

3.根据权利要求1所述的基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于，所述的S3中的神经网络-卡尔曼滤波预测校正模型分为神经网络预测模块和卡尔曼滤波校正模块两部分，其中神经网络预测模型中的大豆单产影响因素个数是可调的，网络结构如下

4.根据权利要求1所述的基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于，S5中所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于包括以下步骤：

2.基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，根据权利要求1所述，其特征是将s2中的数据预处理分为数据的清洗和数据的归一化处理，计算均值公式如下

3.根据权利要求1所述的基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于，所述的s3中的神经网络-卡尔曼滤波预测校正模型分为神经网络预测模块和卡尔曼滤波校正模块两部分，其中神经网络预测模型中的大豆单产影响因素个数是可调...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕重阳，梁凯策，庞怀勇，王爽，周能宏，董文静，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：