【摘 要】
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对于世界各国而言,农业都是国民经济的重要组成部分,维持社会的稳定和经济的长期发展都需要农作物的稳定生产。多年以来,农作物产量预测对于政府部门指导农业生产、保证农业及相关贸易的良性运转乃至国家的经济发展都具有关键作用。然而,影响农作物产量的因素是复杂多变的,实现产量的精准预估一直是农业领域中的一个难题。神经网络在处理大规模复杂非线性问题时具有突出优势,能够契合产量预测的需求。因此,本文围绕组合神经网
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对于世界各国而言,农业都是国民经济的重要组成部分,维持社会的稳定和经济的长期发展都需要农作物的稳定生产。多年以来,农作物产量预测对于政府部门指导农业生产、保证农业及相关贸易的良性运转乃至国家的经济发展都具有关键作用。然而,影响农作物产量的因素是复杂多变的,实现产量的精准预估一直是农业领域中的一个难题。神经网络在处理大规模复杂非线性问题时具有突出优势,能够契合产量预测的需求。因此,本文围绕组合神经网络方法构建了一种农作物产量预测模型,并利用高斯过程优化对预测结果进行优化。主要从以下几方面开展研究:本文以美国中部11个州县的大豆产量作为研究对象,所使用的产量数据源自中分辨率成像仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiomete,MODIS）遥感图像,并简要介绍了MODIS数据的基本概念、获取方法、有关作物估产的产品以及数据预处理方法。针对传统线性拟合产量预测模型预测精度不高的问题,本文提出一种将卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LTSM）组合的产量预测模型,该模型结合了两种神经网络的优点,并且添加了高效通道注意力机制（Efficient Channel Attention Networks,ECANet）模块,将MODIS数据中学习到的特征值权重进行优化分配。所组成的CNN+ECANet+LSTM模型对复杂非线性关系的学习能力更强。仿真结果表明,相比于单一神经网络模型,本文所设计的组合网络模型具有更高的预测精度。针对神经网络中无法直接加入年份和地理位置信息相关性因素导致预测精度降低的问题,本文提出一种基于高斯过程优化的组合网络产量预测模型,将MODIS数据集中的年份信息和地理位置通过高斯过程的协方差加入到模型训练中,优化CNN+ECANet+LSTM组合产量模型的输出结果,利用模拟退火-人工鱼群算法改进高斯过程回归中的超参数选择,解决了超参数寻优过程中易陷入局部最优解的缺陷,提高了模型的泛化能力。仿真结果表明,优化后的产量预测模型在选定区域上的整体预测精度有进一步提升,并且预测稳定性有较好的改善。
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