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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心;北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要：本发明提供一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，应用于作物需水量预测领域，其中，上述方法包括：获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据；通过1DCNN‑MLP对起始时刻的多源数据与至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达；将综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到训练好的时空特征融合模型输出的目标时刻的作物需水量预测结果，其中，时空特征融合模型包括图卷积网络模型与Informer模型；图卷积网络模型用于对综合特征表达进行空间特征提取，Informer模型用于对综合特征表达进行时序特征提取；通过本发明能够提高作物需水量预测的精度和可靠性。
主权项：1.一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，包括：获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据，其中，所述多源数据包括气象数据、土壤数据以及作物数据；通过一维卷积与多层感知机对所述起始时刻的多源数据与所述至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达，其中，所述综合特征表达包括各个时刻的气象特征、各个时刻的土壤特征以及各个时刻的作物特征；将所述综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到所述训练好的时空特征融合模型输出的目标时刻的作物需水量预测结果，其中，所述时空特征融合模型包括图卷积网络模型与Informer模型；所述图卷积网络模型用于对所述综合特征表达进行空间特征提取，所述Informer模型用于对所述综合特征表达进行时序特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 北京市农林科学院信息技术研究中心 物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法
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