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申请/专利权人：宁夏大学

摘要：本发明公开了一种基于双分支混合模型的土壤水分预测方法，其涉及农业信息技术化领域。包括：获取降雨数据、灌溉数据、气象数据及土壤水分数据；构建双分支混合模型；双分支混合模型的左分支对降雨数据、灌溉数据进行处理得到预测值，双分支混合模型的右分支对气象数据、土壤水分数据进行处理得到预测值；将双分支混合模型左分支与右分支的预测值相加得到双分支混合模型的水分预测结果。本发明通过双分支混合模型的左分支对降雨数据、灌溉数据进行处理，提高了多层土壤水分预测的准确度；通过双分支混合模型的右分支对气象数据、土壤水分数据进行处理，达到预测不同深度土壤水分的效果；有效地解决了降雨、人为灌溉对土壤水分预测的影响。

主权项：1.一种基于双分支混合模型的土壤水分预测方法，其特征在于，包括：获取降雨数据、灌溉数据、气象数据及土壤水分数据；构建双分支混合模型，所述双分支混合模型的左分支包括：依次连接的第一全连接层FC1、第一激活层ReLU、第二全连接层FC2、第二激活层ReLU；所述双分支混合模型的右分支包括：依次连接的二维卷积网络2DCNN、BN层、第三激活层ReLU、第一残差单元块ResUnit1、第二残差单元块ResUnit2、Flatten层；所述第一残差单元块ResUnit1、第二残差单元块ResUnit2是残差网络的组成部分，所述残差网络包括：yl＝hxl+Fxl,wlxl+1＝fyl其中，hxl＝xl是一个恒等映射，如果xl+1＝yl，则xl+1＝xl+Fxi,wi其中，xl和xl+1是第l层的输入和输出单元，F为残差函数，f为激活函数，w为权重；将降雨数据与灌溉数据输入双分支混合模型的左分支，所述第一全连接层FC1对所述降雨数据与灌溉数据进行线性变化，通过所述第二全连接层FC2将线性变化后的数据由低维映射到高维，所述第二激活层ReLU对高维数据进行拟合，将拟合结果作为左分支的预测值输出；将气象数据与土壤水分数据输入所述双分支混合模型的右分支，所述二维卷积网络2DCNN提取所述气象数据与土壤水分数据的数据特征，所述第一残差单元块ResUnit1与所述第二残差单元块ResUnit2进一步提取数据特征，所述Flatten层将提取的数据特征由四维数据格式转化为二维数据格式后进行融合，将融合结果作为右分支的预测值输出；将左分支输出的预测值与右分支输出的预测值相加后经过激活函数Tanh处理，由输出模块output输出双分支混合模型的水分预测结果。

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百度查询： 宁夏大学 一种基于双分支混合模型的土壤水分预测方法