2023.4电脑编程技巧与维护图2风向对应1概述稻米是全球重要的农作物之一，及时并可靠地对大区域的稻米进行估产有利于制订科学合理的粮食安全发展计划，确保粮食安全。同时结合各种气象因素对水稻产量进行预测，不仅有助于了解气象因素对水稻产量产生的影响，还有利于提高产量预测的精度[1]。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过在标准RNN中引入门控单元的概念，解决RNN中可能存在的梯度消失问题。LSTM由能够处理输入序列、跨长时间段存储和传播信息及输出处理序列的单元组成[2]。LSTM已广泛应用于建模和预测各种时间序列数据，包括金融数据、交通数据和天气数据。尽管应用LSTM取得了一定的成功，但仍有一些局限性。例如，它们可能很难被优化，并且可能需要大量数据才能实现良好的性能。此外，它们可能会与来自非常遥远并且需要模型记住的时间步骤信息的长期依赖性进行斗争[3]。LSTM已被证明是一种具有强大建模功能的数据工具，并在一系列应用中产生了巨大影响。当前的研究集中于开发新的技术和架构，以解决LSTM的局限性问题并进一步提高其性能[4~9]。2数据处理2.1划分样本以气象数据为例，部分气象数据如图1所示。（1）把“\”和“*”替换成“0”，丢弃无关特征———站名ID。（2）按年份和县ID划分出4（年）和81个（县）做样本。（3）在每个样本里截取前360行，用1~360的索引替换年/月/日特征。（4）把日照时数等浮点型的特征和（3）中添加的索引归一化。（5）按年份和县ID读取早/晚稻产量做样本的标签，2018年样本无标签。2.2风向特征的处理风向特征使用字符串表示17种风向（含静风），风向对应如图2所示。若使用onehot编码，则4个时刻的风向特征将会产生4×17长度的向量。一方面，计算量太大；另一方面，风向特征数量远多于其他特征，可能弱化模型对其他特征的学习能力。以“N”方向为0°，以逆时针转动为角度正方向，用每个风向对应的角度的正余弦值表示风向。例如，“N”方向：（0，1）。另外，静风：“C”和异常值：作者简介：邓小康，男，硕士在读，研究方向为农业信息化。基于LSTM水稻产量预测邓小康（武汉轻工大学电气与电子工程学院，武汉430023）摘要：随着人工智能技术的不断发展，传统的人工经验预测方法已经不能满足现代农业发展的需求。近年来，基于深度学习的产量预测模型成为热门研究领域。针对水稻产量预测问题，基于长短期记忆网络（LSTM）建立一个水稻产量预测模型。该模型将天气特征、地理位置、风向作为输入特征并利用...
