时空序列深度学习模型在玉米产量预测中的应用与优化

詹火木; 周蕊; 虞豹; 《当代农机 》 2025

摘要：聚焦于时空序列深度学习模型的研究，又把该模型应用于玉米产量预测并实施了优化，开发一个包含卷积长短期记忆网络、图神经网络、注意力机制的模型框架，以达成区域产量的预判、空间依赖的捕获、关键时间特征的抽取，采用多尺度特征融合途径，通过迁移学习及不确定性量化等方法，显著提高了模型预测精度，缓和了数据稀疏状况，提升了模型的可靠水平。研究结论为玉米产量的精准预测提供了技术保障，对农业生产决策优化有重要的指导性意义。

关键词： 时空序列深度学习模型 玉米产量 预测 卷积长短期记忆网络