基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法及系统，涉及树木生长预测技术领域，包括进行树木生长数据采集，并对采集的数据进行预处理；对预处理后的数据进行特征提取；构建Elman动态递归神经网络模型，并对模型进行训练；对训练后的模型进行评估和优化，分析结果准确性。本发明专利技术能够捕捉时间序列数据的动态变化，提供高质量输入数据和深层次特征挖掘，提高了模型的鲁棒性和适应性，实现了对树木生长的准确预测，最终帮助输电线路管理人员及时采取措施，确保输电线路的安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及树木生成预测，特别是基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法及系统。

技术介绍

1、树木生长可能导致输电线路走廊的净空宽度超标，从而影响输电线路的正常运行，甚至引发安全隐患。加上传统的树木生长预测方法通常基于经验模型和统计分析，很难准确预测未来树木的生长情况，尤其是在考虑时间序列数据和动态变化的情况下。

2、利用elman神经网络，可以根据树木生长的历史数据和相关环境因素建立树木生长预测模型，该模型能够捕捉时间序列数据的动态变化和趋势。训练好的elman神经网络模型可用于预测未来树木的生长情况，帮助输电线路管理人员及时采取相应的措施去管理，可以确保输电线路能够安全稳定运行。

3、基于elman动态递归神经网络的树木生长预测技术在输电线路走廊管理中具有重要的应用前景，可以帮助输电线路管理人员更好地了解未来树木的生长趋势，制定合理的管理策略，确保输电线路的安全稳定运行。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术所要解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述树木生长数据包括单株树木高度、胸径、冠幅形态生长记录指标以及温度、降水、土壤养分环境数据影响因素；

3.如权利要求2所述的基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述特征提取包括时间序列分解和特征学习；

4.如权利要求3所述的基于Elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述构建Elman动态递归神经网络模型包括输入层、隐藏层、注意力机制层及输出层；...

【技术特征摘要】

1.基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述树木生长数据包括单株树木高度、胸径、冠幅形态生长记录指标以及温度、降水、土壤养分环境数据影响因素；

3.如权利要求2所述的基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述特征提取包括时间序列分解和特征学习；

4.如权利要求3所述的基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述构建elman动态递归神经网络模型包括输入层、隐藏层、注意力机制层及输出层；

5.如权利要求4所述的基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述注意力机制层包括对环境因素编码，计算相关性得分，计算注意力权重，得到注意力加权的输入特征；

6.如权利要求5所述的基于elman动态递归神经网络的树木生长预测方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓凯锋，冉志红，张伟，邱实，谢春，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：