CN119443422A 一种农业病虫害预测优化方法 （济南农智信息科技有限公司）

块将输入的预处理数据转换为适合模型处理的2交互模块的时间特征表示和频率特征表示在交互后S5、测试农业病虫害预测模型，通过评估模型在测进行切片操作，将每个样本划分为多个长度为的片段，每个样本可生成的片段数量为随后使用线性投影将切片后的时间序列片段映射到一个片段提供丰富的特征表示，具体方法为使用一个可训练的线性投影矩阵将每;最终在每个时间步添加位置编码；使用正弦与余弦函数的固3对于每个位置pos上的向量可表示为：个pos上的向量拼接成位置编码矩阵p，形状;所述时间关联模块基于动态多头注意力机制捕捉时间序列中各个时间步之间的依赖关系，从特征转换模块最终的输出中选取数据，为一个样本中第个变;;4;;最后经过残差连接与层归一化操作作为一个样本第个变量在时间关联模块最终的输;式中，LayerNorm为归一化操作，xour为第n个变量在时间关联模块最终的输出；最终将样本中每个变量在不同阶段上的嵌入表示经过动态多头注意力机制处理后进行合并，得到一个样本经过时间关联模块后最终的输出outhori。所述变量交互模块用于捕捉同一时间步内不同变量之间的关系，方法为对数据进行时间特征表示和使用多特征注意力机制进行频率特征表示，为特征转换模块最终的输出xempea中具体时间步上所有变量的嵌入表示；;;;5随后使用残差神经网络将输入特征与注意力机制的输出相加用来保留;出相加；最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的多头注意力计算之后进行;;;6;;;最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的加权注意力计算之后进行拼终得到时间特征表示outxime与频率特征表示outfre。通过引入非线性特征交互，时间关联模块的输出outhori与变量交互模块的时间特征表示;;;;7;8则通过数据聚类发现潜在的病虫害风险区域。这些技术能够提高预测的准确性和时效性，可以显著提升病虫害预测的准确性。多变量时间序列方法还能进一步聚焦在关键变量上，9变量交互模块的时间特征表示和频率特征表示在交互后生成更复杂将数据集X分割为B个样本，每个样本为一个多变量时间序列X,eB"，其中T为时间每个片段提供丰富的特征表示，具体方法为使用一个可训练的线性投影矩阵;的顺序信息，使用正弦与余弦函数的固定位置编码方式添加位置编码，对于每该因子的值会呈指数增长；最终的位置编码矩阵p由所有位置pos和嵌入维度k的编码值;eR""。时间序列中各个时间步之间的依赖关系，从特征转换模块最终的输出xem在动态多头注意力机制中首先将输入数据转换为查询矩阵、键矩阵;;式中，softmaac为激活函数，为编号为h注意力头的动态注意力的输出，;;最后经过残差连接与层归一化操作作为一个样本第个变量在时间关联模块最;式中，LayerNorm为归一化操作，xoun为第n个变量在时间关联模块最终的量之间的关系，方法为对数据进行时间特征表示和使用多特征注意力机制进行频率特征表示，为特征转换模块最终的输出中具体时间步上所有变量的嵌;;;随后使用残差神经网络将输入特征与注意力机制的输出相加用来;的输出相加；最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的多头注意力计算之后;;v"分别为对卷积特征提取输出使用非线性激活函数后的结果，;;;;;最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的加权注意力计算之后进行最终得到时间特征表示outxime与频率特征表示outfre。outhori与变量交互模块的时间特征表示outxime与频率特征表示outfre在交互后生成更;;;;;;;合，在农业病虫害预测模型中能够同时捕捉时间步之间的依赖性和不同特征间的相互关[0026]请参照图1所示，本申请实施例中的一种农业病虫害预测优化方法，具体步骤如;;;将数据集X分割为B个样本，每个样本为一个多变量时间序列X,eB"，其中T为时间每个片段提供丰富的特征表示，具体方法为使用一个可训练的线性投影矩阵;的顺序信息，使用正弦与余弦函数的固定位置编码方式添加位置编码，对于每该因子的值会呈指数增长；最终的位置编码矩阵由所有位置pos和嵌入维度k的编码值;式中，xa为投影后的时间序列表示，为位时间序列中各个时间步之间的依赖关系，从特征转换模块最终的输出xe在动态多头注意力机制中首先将输入数据转换为查询矩阵、键矩阵;;;;最后经过残差连接与层归一化操作作为一个样本第个变量在时间关联模块最;式中，LayerNorm为归一化操作，xour为第n个变量在时间关联模块最终的输机制进行频率特征表示，为特征转换模块最终的输出xempea中具体时间步t上所;;;随后使用残差神经网络将输入特征与注意力机制的输出相加用来;的输出相加；最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的多头注意力计算之后;;v"分别为对卷积特征提取输出使用非线性激活函数后的结果，;;;;;最终对每个时间步上所有变量的嵌入表示经过同样的加权注意力计算之后进行最终得到时间特征表示outxime与频率特征表示outfre。outhori与变量交互模块的时间特征表示outxime与频率特征表示outfre在交互后生成更;;;;;;;为真实值与预测值的损失值。过程中的训练值与模型的预测值，使用前12个小时的训练集数据预测未来6个小时内农业