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林业大数据Transformer+Informer预测木材需求试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.Transformer架构中核心的组件是？

A.卷积层B.注意力机制C.循环层D.池化层

2.Informer模型的主要创新点在于？

A.多头注意力B.自注意力机制C.长序列捕捉能力D.卷积操作

3.林业大数据不包括以下哪类数据？

A.森林面积B.木材价格C.城市人口D.树木生长周期

4.预测木材需求属于什么类型的任务？

A.分类B.回归C.聚类D.降维

5.在模型训练中，损失函数的作用是？

A.加速模型收敛B.衡量模型预测误差C.优化模型结构D.提高模型泛化能力

6.以下哪种数据预处理方式常用于时间序列数据？

A.归一化B.独热编码C.主成分分析D.标签编码

7.Transformer中的位置编码是为了？

A.增加模型非线性B.让模型感知序列顺序C.减少计算量D.提高模型精度

8.Informer相比传统模型优势在于？

A.计算复杂度低B.模型参数少C.并行计算能力强D.以上都是

9.训练模型时，数据集通常分为？

A.训练集、测试集B.训练集、验证集C.训练集、验证集、测试集D.训练集、评估集

10.木材需求预测中，影响因素不包括？

A.建筑行业发展B.造纸业需求C.时尚潮流D.林业政策

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.林业大数据来源有（）

A.卫星遥感B.地面监测站C.人工调查D.网络爬虫

2.Transformer架构优点包括（）

A.并行计算B.长序列建模能力强C.无需循环结构D.模型参数少

3.以下属于Informer改进点的是（）

A.自注意力蒸馏B.生成式自注意力C.多头注意力D.位置编码

4.木材需求预测的意义在于（）

A.合理规划林业生产B.稳定木材市场价格C.保护森林资源D.提高木材利用率

5.模型评估指标可选用（）

A.MSEB.RMSEC.MAED.R2

6.数据预处理步骤可能有（）

A.数据清洗B.特征工程C.数据采样D.模型训练

7.时间序列数据特点有（）

A.趋势性B.季节性C.周期性D.随机性

8.林业大数据在预测木材需求中的应用场景包括（）

A.短期需求预测B.长期供应规划C.突发事件影响分析D.优化木材运输路线

9.深度学习模型训练过程中可能遇到的问题有（）

A.过拟合B.欠拟合C.梯度消失D.梯度爆炸

10.影响木材需求的宏观因素有（）

A.经济增长B.人口变化C.技术进步D.气候条件

三、判断题（每题2分，共10题）

1.Transformer架构只能用于处理文本数据。（）

2.Informer模型可以完全替代传统时间序列预测模型。（）

3.林业大数据的准确性对木材需求预测结果影响不大。（）

4.模型训练时，损失函数值越低说明模型越好。（）

5.数据归一化能提高模型训练速度。（）

6.多头注意力机制比单头注意力机制效果一定更好。（）

7.预测木材需求不需要考虑市场竞争因素。（）

8.深度学习模型参数越多越好。（）

9.时间序列数据不需要进行特征工程。（）

10.林业政策变化不会影响木材需求预测。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述Transformer架构中注意力机制的作用。

答：注意力机制让模型在处理序列时，能自动关注不同位置的信息，根据重要性分配权重，有效捕捉长序列中各元素关系，提升模型对复杂依赖关系的建模能力。

2.说明Informer模型相比传统模型在长序列预测上的优势。

答：Informer采用自注意力蒸馏和生成式自注意力机制，降低计算复杂度，提高长序列捕捉能力，能有效处理长序列数据中的复杂信息，实现更准确的长序列预测。

3.简述木材需求预测在林业生产中的重要性。

答：能帮助林业部门合理规划采伐量和种植量，避免资源过度开采或供应不足；利于稳定木材市场价格，保障相关产业健康发展，实现森林资源可持续利用。

4.数据预处理在木材需求预测建模中有哪些关键步骤？

答：主要有数据清洗，去除噪声和缺失值；特征工程，提取和构造相关特征；数据归一化，