一种国产超算环境下时空注意力驱动的土壤湿度预测方法

本发明提供一种国产超算环境下时空注意力驱动的土壤湿度预测方法，构建基于注意力引导的时空特征动态融合土壤湿度预测网络模型，注意力引导的时空特征动态融合土壤湿度预测网络模型包括卷积长短期记忆网络基础框架和时空注意力机制模块。ConvLSTM网络的引入有效地整合了土壤湿度的时序和空间信息，充分利用了数据中潜在的时空依赖性，时空注意力机制通过动态调整时间步之间的权重，使得模型能够自适应地关注重要的时间段和空间区域，避免了传统方法中固定特征选择的局限性，从而提高了预测精度。模型可以更好地捕获时空动态特征信息，进一步识别影响因子与土壤湿度之间的关系，尤其是在复杂的时空特征处理和长时间序列数据的建模上展现了独特优势。