【摘 要】
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在农作物生产中,提高农作物的产量是当今研究中比较热门的课题,也是农作物科研项目里一个重要的研究方向。农作物的生长环境因子和它的产量有着密不可分的联系。因此,本文主要分析农作物的环境因子间以及自身的变化规律,同时研究其预测方法。首先,对本文需要对实验数据进行预处理,即剔除数据中的异常冗余值,得到一套完整且干净可靠的数据集。然后,对环境因子展开三个方面的研究工作:一是环境因子的相关性分析。以皮尔逊相关
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在农作物生产中,提高农作物的产量是当今研究中比较热门的课题,也是农作物科研项目里一个重要的研究方向。农作物的生长环境因子和它的产量有着密不可分的联系。因此,本文主要分析农作物的环境因子间以及自身的变化规律,同时研究其预测方法。首先,对本文需要对实验数据进行预处理,即剔除数据中的异常冗余值,得到一套完整且干净可靠的数据集。然后,对环境因子展开三个方面的研究工作:一是环境因子的相关性分析。以皮尔逊相关性为基础,分析环境因子间的相关性和其自相关性,并选择相关性较强的环境因子进行具体分析;二是环境因子的分布规律研究。采用QQ图和S-W数据分布检验方法来验证空气温度和光照度是否满足正态分布,对大气压、土壤温度等的具体分布进行分析;三是环境因子的拟合与预测。采用拟合函数将所有环境因子按照整体数据和每天数据进行拟合,按照拟合函数的指标分析结果将环境因子分为两类。第一类环境因子为拟合效果差的:土壤湿度、土壤盐分、风速、PM2.5、降雨量、蒸发量和二氧化碳浓度;第二类环境因子为拟合效果好的:空气温度、空气湿度、土壤温度、大气压和光照度。并根据这两类数据的自身规律构建两种组合预测模型。第一种:SSAEMD（1/4）-LSTM,先采用奇异谱分析法SSA与经验模态分解法EMD（1/4）算法先对环境因子进行两次分解,再用长短记忆网络LSTM进行预测;第二种:SSALSTM,先采用奇异谱分析法SSA对环境因子进行分解,提取数据的趋势、周期性和噪音,再用LSTM神经网络对分解数据进行预测。实验结果表明,第一种组合预测模型对第一类环境因子预测相较其它模型（LSTM、SSA-LSTM、EMD（1/2）-LSTM、EMD（1/4）-LSTM、SSA-EMD（1/2）-LSTM）的预测均方误差和平均绝对误差平均分别下降了0.516、0.193。第二种组合预测模型对第二类环境因子预测相较其它模型（LSTM、EMD（1/2）-LSTM、EMD（1/4）-LSTM、SSA-EMD（1/2）-LSTM、SSA-EMD（1/2）-LSTM）的预测均方误差和平均绝对误差平均分别下降了0.855、0.366。能够有效地为农业物联网作物长势检测提供决策支持。
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