于 2025-04-30 06:19:58 发布智能决策层是月季花数字化培育系统的核心模块，通过融合历史生长数据与实时监测数据（截至2025年4月30日），结合深度学习与强化学习算法，实现环境调控策略的动态优化。以下从技术实现、算法模型、应用案例及挑战四个维度展开论述。
一、基于LSTM网络的花期预测技术体系 1. 数据融合与特征工程 多源数据整合：整合实时传感器数据（温度、光照、土壤EC值等）、气象数据（日累计降雨量、气压）及物候图像（花芽分化状态），构建时空特征矩阵。特征选择时需优先考虑周期性与敏感性参数，如中提到的 SAT（季节性累积温度）和SGT（有效生长积温） ，两者与花期呈强相关性。 数据标准化：采用Min-Max归一化（公式：$ x^* = frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)} $）消除量纲差异，避免LSTM因输入值范围过大导致的梯度问题。 时间窗口设计：以90天历史数据（包含环境参数与花芽发育图像）预测未来7天开花概率，窗口步长设置为1天以捕捉昼夜波动。 2. 多变量LSTM-集成学习混合模型模型架构：
输入层：包含7个气象特征（温度、湿度、光照等）与2个植物学特征（花芽直径、叶绿素含量），通过滑动窗口生成时序样本。
LSTM层：采用堆叠式LSTM（3层隐藏层，每层128个单元），利用门控机制（遗忘门、输入门、输出门）捕捉长期依赖关系。 分类器集成：将LSTM输出接入随机森林（RF）与Adaboost分类器，动态判断未来3天是否为开花日，解决回归预测的小数舍入问题。 性能指标：
模型损失值<0.2，RMSE<0.3，AUC=0.82，预测误差控制在±1天内。 对比实验显示，LSTM在捕捉非线性关系上优于SVM（如中樱花预测案例），尤其在多峰型气候区域。 </
