结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法技术

本发明专利技术公开了结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法，具体包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据清洗与整合；S3、气候适宜度分析；S4、构建Transformer模型并训练；S5、模型验证与优化：采用k折交叉验证方法对Transformer模型进行验证，并结合网格搜索来寻找最佳的模型超参数组合；S6、冬小麦产量预测；本发明专利技术涉及农作物产量预测技术领域。该结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法，使用Transformer模型并结合多模态数据进行定制化修改和训练，使得模型能够更好地捕捉数据中的复杂关系和模式，提高了模型的泛化能力和预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农作物产量预测，具体为结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法。

技术介绍

1、冬小麦是一种在秋季播种、在冬季生长并在春季收割的小麦品种。它通常在寒冷的气候条件下生长，能够在低温下耐寒，适应性强。冬小麦是我国主要的粮食作物之一，产量的预测对于保障粮食安全具有重要意义，可以及时采取措施应对可能出现的粮食短缺情况。

2、公开号cn115018105a公开了一种冬小麦气象产量预测方法及系统，该方法包括：对基于预设时间序列的冬小麦modis遥感数据进行波段运算，获取冬小麦目标研究区域的modis遥感信息特征；根据预设时间序列划分时间段，采集所述冬小麦目标研究区域的环境数据和管理数据，并输入到wofost模型中，获取在不同时间段中冬小麦生长时期的wofost模拟量特征；将modis遥感数据和wofost模拟量特征输入到训练好的冬小麦气象产量预测模型中，获取冬小麦气象产量预测结果。该专利技术加入wofost作物模型拔节到抽穗期的模拟量，构建融合wofost和lstm的产量预测模型，提高了产量预测效果。>

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【技术保护点】

1.结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，采集的气象数据包括如日平均温度T、日降水量P，冬小麦生长环境数据包括日平均土壤湿度S、病虫害指数D、农药使用量Nu、肥料使用量Fu，冬小麦本身生长数据包括叶面积指数L、叶绿素含量Chl；

3.根据权利要求1所述的结合气象适宜度的Transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤S2中，对于缺失数据采用插值或机器学习预测方法进行填补，并利用特征提取和选择...

【技术特征摘要】

1.结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤s1中，采集的气象数据包括如日平均温度t、日降水量p，冬小麦生长环境数据包括日平均土壤湿度s、病虫害指数d、农药使用量nu、肥料使用量fu，冬小麦本身生长数据包括叶面积指数l、叶绿素含量chl；

3.根据权利要求1所述的结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤s2中，对于缺失数据采用插值或机器学习预测方法进行填补，并利用特征提取和选择技术，识别出对冬小麦产量影响显著的特征，使用主成分分析或自编码器技术进行特征降维，减少模型复杂度。

4.根据权利要求2所述的结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤s3中气候适宜度计算：考虑温度、降水量和土壤湿度对气候适宜度的影响，并引入非线性关系和权重调整，设计如下的气候适宜度指数c：

5.根据权利要求2所述的结合气象适宜度的transformer冬小麦产量预测方法，其特征在于：所述步骤s4中构建transformer模型具体包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐敏，徐经纬，张树伟，徐忆菲，徐萌，徐乐，张仁祖，薛丹，陈圣劼，王展，徐敬争，
申请(专利权)人：江苏省气候中心，
类型：发明
国别省市：