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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
申请日：2024-01-24
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114810A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06Q30/0601;G06N3/04;G06N3/084;G06F17/16;G06F18/214;G06F18/24
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明属于数字农业领域，公开了一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其中包括：采集种植地区大豆历史单产数据，采集该种植地区大豆单产影响因素历史数据；对采集到的大豆单产数据和单产影响因素数据进行清洗和归一化；构建神经网络‑卡尔曼滤波预测矫正模型，训练神经网络，利用训练好的神经网络，预测大豆单产；使用卡尔曼滤波校正模块，实时更新和修正神经网络预测结果。使用验证集验证预测效果，选择调整模型结构及参数，优化得到最终预测结果。该发明结合了神经网络和卡尔曼滤波算法，实现对大豆单产的准确预测和实时校正。
主权项：1.一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1:采集植区内大豆的历史单产数据，并采集本地区区域内影响大豆单产因素的相关历史数据；S2:对S1中所收集到的数据进行预处理；S3:构建神经网络-卡尔曼滤波预测校正模型；S4:训练神经网络，利用训练好的神经网络，预测大豆单产；S5:利用卡尔曼滤波校正模块对神经网络预测结果进行实时更新与修正；S6：使用预测准确率、误差范围等在验证集上验证模型的预测结果；选择调整模型结构及参数，优化预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于神经网络和卡尔曼滤波的大豆单产预测方法
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