本发明专利技术公开了一种基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，包括：获取预测期气象数据和土壤肥力数据；将所述气象数据和土壤肥力数据输入到单叶预测模型中，计算烟草单叶重量。本发明专利技术通过结合气象数据和土壤肥力数据，Transformer模型通过自注意力机制有效捕获输入特征之间的长距离依赖关系，使得模型能够全面理解和利用气象和土壤数据之间的相互作用，该方法比传统的统计预测模型能更准确地预测烟草单叶重量，从而帮助农业生产者更好地计划种植和管理策略，提高作物产量和品质。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，属于烟叶重量预测。
技术介绍
1、在农业生产中，准确预测作物的生长状况对于提高产量和品质具有至关重要的作用。特别是对于气候敏感的作物，如烟草，其生长受到气象因素和土壤条件的显著影响。
2、气象因素包括气温、降水量、日照时数和风速等，是影响作物生长的关键外部环境因素。气象条件不仅直接关系到作物的光合作用和水分供应，而且还间接影响作物的生理和生化过程。例如，温度的升高可以加速作物生长发育，但极端高温可能导致作物生长受抑或甚至死亡。降水的充足与否直接影响作物的水分供应和土壤的水分状况，而日照时数的长短则决定了作物进行光合作用的能力。
3、土壤肥力是指土壤提供养分给作物的能力，它由土壤中的氮、磷、钾和其他微量元素的含量决定。土壤的ph值、有机质含量、结构和质地等也对作物的生长起着重要作用。土壤养分的适宜与否直接影响作物的根系发育、养分吸收和整体健康状况。因此，定期检测和评估土壤肥力，并据此进行科学施肥，是确保作物健康生长的基础。
4、尽管当前的农业技术已经能够独立地处理气象数据或土壤数据，但这些方法往往忽视了气象因素和土壤条件之间的相互作用，以及这些因素综合作用对作物生长的影响。此外，现有的预测模型常常依赖于传统的统计方法，这些方法在处理大规模和高维度的数据时不够有效，也难以捕捉数据中的非线性关系和复杂模式。
5、基于此，开发一种基于大数据技术，能够综合利用气象数据和土壤肥力数据的烟草单叶重预测方法显得尤为迫切。
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br/>技术实现思路
1、基于上述，本专利技术提供一种基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，该方法能够利用气象因素和土壤条件之间的相互作用提高烟草单叶重预测的准确性，以克服现有技术的不足。
2、本专利技术的技术方案是：基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，所述方法包括：
3、获取预测期气象数据和土壤肥力数据；
4、将所述气象数据和土壤肥力数据输入到单叶预测模型中，计算烟草单叶重量；
5、其中，所述单叶预测模型为：
6、y＝β0+β1x1+β2x1+β3x1+β4x1+β5x1+ε
7、式中，y代表烟草的单叶重，x1代表平均气温，x2代表降水量，x3代表日照时数，x4代表土壤ph值，x5代表土壤有机质含量，β0是截距项，β1、β2、β3、β4、β5为模型参数，代表各变量对烟草单叶重的影响权重，ε为误差项。
8、在其中一个例子中，所述单叶预测模型的构建方法如下：
9、步骤1：数据收集
10、收集烟叶地块数据、每个地块匹配的土壤肥力历史数据、每个地块匹配的气象历史数据，以及每个地块单叶历史重量数据；
11、步骤2：数据预处理
12、对收集到的数据进行缺失数据检测；
13、对数据进行空值判断和处理，转换不兼容的空值格式为可识别的格式；
14、识别并处理异常值，使用分位数方法评估和去除异常数据；
15、步骤3：特征提取
16、从气象历史数据中提取气象特征；
17、从土壤肥力历史数据中提取土壤肥力特征；
18、使用循环神经网络处理收集到的数据，提取时间序列依赖；
19、使用卷积神经网络处理收集到的数据，提取局部特征；
20、步骤4：建立预测模型
21、选择transformer作为预测模型；
22、对transformer模型参数进行配置；
23、对数据进行归一化处理，并将数据划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集数据训练模型，同时监控验证集上的性能以调整参数和早期停止以避免过拟合；
24、使用测试集数据评估模型的预测能力，当预测能力达到预定要求时，将该模型作为单叶预测模型。
25、在其中一个例子中，所述transformer模型结构配置为：
26、输入层：将处理过的特征作为模型的输入；
27、编码层数量：选择使用四层编码层，每层包括一个多头自注意力机制和一个前馈网络；
28、多头注意力头数：每个编码层使用八头注意力；
29、隐藏层维度：每个注意力头的维度设为64，整体隐藏层的维度设为512；
30、前馈网络维度：每个编码层中的前馈网络设为2048维，使用relu作为激活函数；
31、dropout：设置dropout率为0.1，用于减少过拟合。
32、在其中一个例子中，模型训练过程中，使用交叉熵损失作为损失函数。
33、在其中一个例子中，所述气象特征包括平均气温、降水量和日照时数。
34、在其中一个例子中，所述土壤肥力特征包括土壤ph值和有机质含量。
35、本专利技术的有益效果：
36、1、本专利技术通过结合气象数据和土壤肥力数据，transformer模型通过自注意力机制有效捕获输入特征之间的长距离依赖关系，使得模型能够全面理解和利用气象和土壤数据之间的相互作用，该方法比传统的统计预测模型能更准确地预测烟草单叶重量，从而帮助农业生产者更好地计划种植和管理策略，提高作物产量和品质。
37、2、本专利技术中transformer模型配置意在通过深入学习从气象和土壤数据中提取的时间序列特征来预测烟叶单叶重，通过精心设计的多头注意力和编码层，模型能够捕获各特征之间复杂的非线性关系，提高预测的精度和鲁棒性，充分利用了transformer在处理序列数据方面的优势，确保模型可以从历史数据中有效学习。
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【技术保护点】
1.基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述单叶预测模型的构建方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述Transformer模型结构配置为：
4.根据权利要求2所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，模型训练过程中，使用交叉熵损失作为损失函数。
5.根据权利要求2所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述气象特征包括平均气温、降水量和日照时数。
6.根据权利要求2所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述土壤肥力特征包括土壤pH值和有机质含量。
【技术特征摘要】
1.基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述单叶预测模型的构建方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的气象耦合土壤肥力的烟草单叶重预测方法，其特征在于，所述transformer模型结构配置为：
4.根据权利要求2所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：李想，彭宇，夏晓玲，王克敏，曾莉萍，徐健，吴昌航，穆东升，陈丽萍，伍洲，程李，陶勇，韦斌，王星，
申请(专利权)人：中国烟草总公司贵州省公司，
类型：发明
国别省市：
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