申请/专利权人：三峡大学

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892854A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06F18/2433;G06F18/15;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：一种基于NI‑CLAP框架的遥感数据水稻产量预测方法，它包括以下步骤：步骤1：收集相关的水稻产量数据和其他相关特征数据；步骤2：对收集到的数据进行清理，剔除冗余数据；步骤3：提取数据中地理相关、作物生长相关、气候相关的特征因素共九个，并对获取到的数据分别进行三种不同的归一化处理；步骤4：进行CNN‑LSTM‑Attention网络模型的构建，并采用所构建的预测模型进行水稻产量预测；本发明的目的是为准确的季节内作物产量预测提供了一个强大的NI‑CLAP框架，为深入了解环境压力对未来农业生产力的影响铺平了道路。

主权项：1.一种基于NI-CLAP框架的遥感数据水稻产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对数据进行预处理并设计数据归一化和输入方法，分析训练数据质量和规模对产量预测准确性的影响；步骤2：设计和测试不同的DL产量预测模型结构，比较和选择最优的模型结构和模型复杂度，以确保模型对复杂问题保持稳定的预测能力；步骤3：将最优归一化方法和模型结构相结合，设计NI-CLAP，并利用特征重要性技术来解释模型预测结果差异的原因，增强模型的可解释性和泛化能力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 一种基于NI-CLAP框架的遥感数据水稻产量预测方法

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