基于LSTM的植被初级生产力动态预测方法及系统

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基于LSTM的植被初级生产力动态预测方法及系统
申请号:CN202510254617
申请日期:2025-03-05
公开号:CN120181613A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于LSTM的植被初级生产力动态预测方法及系统,属于数据处理技术领域,包括:获取目标区域的历史植被初级生产力数据和多类历史环境驱动数据;筛选核心环境驱动数据;获取实时环境驱动数据;计算不同类别核心环境驱动数据对植被初级生产力的动态影响权重;输出不同尺度下的植被初级生产力隐藏状态;将各个尺度下的植被初级生产力隐藏状态输入至预训练LSTM模型的跨尺度注意力融合单元进行融合;在预训练LSTM模型的输出层将融合结果映射为植被初级生产力预测值。提升预测精度和泛化能力。
技术关键词
动态预测方法 植被 记忆单元 LSTM模型 分解算法 计算机可读指令 核心 序列 注意力 量子态 无监督 时间偏移量 指标 强度 多尺度 数据处理技术 矩阵 数据编码