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基于CNN-LSTM的黄淮海地区冬小麦产量预测模型

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冬小麦是我国最主要的粮食作物之一,准确预测其产量对于指导农业生产、保障粮食安全具有重要意义.利用CNN的特征提取能力和LSTM在捕捉时间序列长期依赖关系方面的优势,提出了CNN-LSTM预测模型.以黄淮海地区 35 个区县 2015-2022 年冬小麦产量和相关气象指标构建数据集,使用该模型对所选地区冬小麦产量进行预测.结果表明,CNN-LSTM预测模型精度优于其他模型,测试集中R2 达到96.91%,充分展现出该模型对于冬小麦产量预测的有效性.
Winter Wheat Yield Prediction Model in the Yellow-Huaihe-Haihe River Region Based on CNN-LSTM
Winter wheat is one of the most crucial cereal crops in China,and the accurate prediction of its yield plays a significant role in guiding agricultural production and ensuring food security.This paper leverages the feature extraction capability of CNN and the advantage of LSTM in capturing long-term dependencies in time series to propose a CNN-LSTM prediction model.A dataset was constructed using the winter wheat yield and related meteorological indicators from 35 counties in the Yellow-Huaihe-Haihe River area from 2015 to 2022.This model was then applied to predict the winter wheat yield in the selected areas.The results indicate that the accuracy of the CNN-LSTM prediction model surpasses that of other models,with an R2 of 96.91%in the test set,thoroughly demonstrating the model's effectiveness in predicting the yield of winter wheat.

winter wheatyield predictionconvolutional neural networklong short-term memory network

乔壮、仇海全、吴燕、马帅龙

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安徽科技学院 机械工程学院,安徽 滁州 233100

安徽科技学院 信息与网络工程学院,安徽 蚌埠 233030

安徽科技学院 数字乡村建设与治理安徽省哲学社会科学重点实验室,安徽 滁州 233100

冬小麦 产量预测 卷积神经网络 长短期记忆神经网络

安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目

2023AH0518742022AH051651

2024

黑龙江工业学院学报(综合版)
鸡西大学

黑龙江工业学院学报(综合版)

影响因子:0.211
ISSN:1672-6758
年,卷(期):2024.24(5)
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