多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和注意力門控機制的小麥產(chǎn)量預(yù)測

打開文本圖片集

摘 要： 針對傳統(tǒng)的單模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測小麥產(chǎn)量存在精度不高的問題，提出一種結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和注意力門控機制的小麥產(chǎn)量預(yù)測方法。首先引入了特征級的門控策略，來捕獲每個模態(tài)內(nèi)部特征的信息變化；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估每個模態(tài)內(nèi)的置信度分數(shù)，并構(gòu)建模態(tài)間的有效信息獲取模塊；最后設(shè)計了基于Transformer 的空間和通道注意力門控機制模塊，將不同模態(tài)之間的有效信息進行充分的融合，從而獲得最佳的預(yù)測特征表示。（剩余2607字）