多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测

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摘 要： 针对传统的单模态数据预测小麦产量存在精度不高的问题，提出一种结合多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测方法。首先引入了特征级的门控策略，来捕获每个模态内部特征的信息变化；然后利用神经网络评估每个模态内的置信度分数，并构建模态间的有效信息获取模块；最后设计了基于Transformer 的空间和通道注意力门控机制模块，将不同模态之间的有效信息进行充分的融合，从而获得最佳的预测特征表示。（剩余2607字）

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