基于LSTM神经网络模型的水稻产量预测研究

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摘要：为破解传统方法在处理土壤和气象等非线性因素对水稻产量影响的局限性，提升产量预测的准确度，本研究建立了基于LSTM（长短期记忆网络） 神经网络的多因子水稻产量预测模型。该模型通过融合气象和土壤等多源数据，并引入注意力机制以捕捉关键影响因子的权重。通过对建立的LSTM模型、SVR（支持向量回归） 和ARIMA（自回归移动平均模型） 进行实验对比，结果表明，LSTM模型在预测精度上具有显著优势，其平均绝对百分比误差（MAPE） 分别降低了0.22个百分点和0.11个百分点，验证了深度学习方法在农业产量预测方面具有优越性，有一定应用价值。（剩余6556字）