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区景盛北一街甲12号院7号楼4层2单2步骤S3,数据驱动的决策支持,基于对历史数据的分析基于构建的实时动态耦合养分管理模型,实时预测作物在不同设每个数据集Dx中的变量为xi,进行标准化:其中;,为标准化后的变量设定输入层为整合后的多维数据矩阵X,输出为作物不同生长阶段的养分需求预测值iC3使用历史数据和实时采集的数据,通过反向传播算法BPTT对LS其中Np,t为第t个时间步的真实养分需求,为模型预测将实时收集的标准化数据输入到训练好的LSTM模型中,得到其中Δt为时间步t的偏差矩阵,io为预测模型在时间步t的输4基于历史数据分析结果,对施肥策略进行预先优化,并通过模选用遗传算法和粒子群优化算法,输入关键特征、目标函数和约束条件5[0001]本发明涉及生态循环技术领域,尤其涉及一种基于农牧融合的生态循环管理方6[0023]设定输入层为整合后的多维数据矩阵X,输出为作物不同生长阶段的养分需求预ppiC[0024]使用历史数据和实时采集的数据,通过反向传播算法BPTT对7其中Np,t为第t个时间步的真实养分需求,为模型预测[0036]其中Δt为时间步t的偏差矩阵,为预测89员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范[0087]设定输入层为整合后的多维数据矩阵X,输出为作物不同生长阶段的养分需求预ppiC[0088]使用历史数据和实时采集的数据,通过反向传播算法BPTT对其中Np,t为第t个时间步的真实养分需求,为模型预测
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