【摘 要】
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针对如何反映水稻产量与生长周期气象要素的非线性关系,并提高产量预测准确度的问题,提出了在TensorFlow深度学习框架上构建长短时记忆网络算法(LSTM)的水稻产量预测方法。该方法避免了传统BP神经网络容易陷入局部最优和长期预测精度不高的问题,并以天津市宁河区1989~2015年地面气象观测资料与产量数据为基础,选取移栽-返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期、成熟期5个不同生长期的风速、日照、温度等21个变量作为预测因子,最后以水稻亩产量(kg)作为预测目标进行了实验。结果表明,BP神经网络预测结果的均方根误
【机 构】
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天津市气象信息中心,天津市气候中心,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
【基金项目】
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天津市气象局重点项目(202019zdxm07),中国农业科学院科技创新工程协同创新任务“新时期国家粮食安全战略研究”(CAASZDRW202012)。
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针对如何反映水稻产量与生长周期气象要素的非线性关系,并提高产量预测准确度的问题,提出了在TensorFlow深度学习框架上构建长短时记忆网络算法(LSTM)的水稻产量预测方法。该方法避免了传统BP神经网络容易陷入局部最优和长期预测精度不高的问题,并以天津市宁河区1989~2015年地面气象观测资料与产量数据为基础,选取移栽-返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期、成熟期5个不同生长期的风速、日照、温度等21个变量作为预测因子,最后以水稻亩产量(kg)作为预测目标进行了实验。结果表明,BP神经网络预测结果的均方根误
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