数据驱动的粮食产能组合预测模型OACSTPCD
Data-driven grain productivity forecasting model
针对长短期记忆网络(LSTM)在粮食产能预测上存在超参数众多、长时序列信息丢失以及难以区分主次特征的问题,提出一种数据驱动的粮食产能组合预测模型.在超参数部分,通过引入动态权重和拉普拉斯变异的秃鹰算法(WLBES)对 LSTM 进行超参数寻优,避免了手动调参的过程.在预测部分,利用岭回归(RR)对预测结果进行残差修正,弥补LSTM 数据丢失的缺陷;同时加入注意力机制,以权重大小区分主次特征,提升粮食产能相关性较大特征的重要性.研究结果表明,WLB…查看全部>>
To address the problem of numerous hyperparameters,loss of long time series information and difficulty in distinguishing primary and secondary features in Long Short-Term Memory network(LSTM)for grain yield ca-pacity prediction,this paper proposes a combined data-driven grain capacity forecasting model.In the hyperparameter part,the proposed model performs hyperparameter search optimization for LSTM by introducing Dy-namic Weights and Laplacian variation of …查看全部>>
张岳;陈为真;陈梦娇
武汉轻工大学 电气与电子工程学院,武汉, 430023武汉轻工大学 电气与电子工程学院,武汉, 430023武汉轻工大学 电气与电子工程学院,武汉, 430023
计算机与自动化
粮食产能预测秃鹰优化算法长短期记忆网络拉普拉斯变异注意力机制残差修正
grain production capacity forecastbald eagle search optimization algorithmlong short-term memory(LSTM)Laplacian variationattentional mechanismresidual correction
《南京信息工程大学学报》 2024 (1)
46-55,10
湖北省教育厅科技项目(B2020061)
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