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融合多头注意力机制的LSTM冬小麦需水量预测

融合多头注意力机制的LSTM冬小麦需水量预测（1）．．．．．．．．．．．．．．3

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、相关背景知识介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

冬小麦需水量概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

多头注意力机制介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

LSTM模型介绍及其在预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

基于LSTM模型的建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

多头注意力机制的引入与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

四、模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

训练数据集与测试数据集的划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

模型训练过程及参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

模型性能评估指标及优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

结果分析比较与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

模型的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

六、模型的推广应用与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

模型在农业生产中的应用推广价值分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型在未来的改进方向及发展趋势预测与展望．．．．．．．．．．．．．．．24

七、结论总结与致谢部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

融合多头注意力机制的LSTM冬小麦需水量预测（2）．．．．．．．．．．．．．26

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1冬小麦需水量预测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2LSTM网络在需水量预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3多头注意力机制的研究与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

系统设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1.2数据归一化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2融合多头注意力机制的LSTM模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2.1LSTM模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.2多头注意力机制介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2.3模型融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．

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