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基于iTransformer与LSTM模型融合的农场气温多步预测
1
作者
谢琪
张太红
刘海朋
《湖北农业科学》
2025年第5期134-140,共7页
针对农场气温数据的非线性和复杂性特征,以新疆维吾尔自治区昌吉市华兴农场气象站数据为基础,通过斯皮尔曼相关性分析筛选出气温、地面红外温度、露点温度、相对湿度、水汽压、本站气压、海平面气压7个特征作为模型输入特征,并对iTransf...
针对农场气温数据的非线性和复杂性特征,以新疆维吾尔自治区昌吉市华兴农场气象站数据为基础,通过斯皮尔曼相关性分析筛选出气温、地面红外温度、露点温度、相对湿度、水汽压、本站气压、海平面气压7个特征作为模型输入特征,并对iTransformer-LSTM模型、Transformer模型、LSTM模型、iTransformer模型、Transformer-LSTM模型进行对比分析。结果表明,iTransformer-LSTM模型的表现最好,相较于最优的基准模型iTransformer,该模型的均方根误差(RMSE)下降了13.72%,平均绝对误差(MAE)下降了14.12%,平均绝对百分比误差(MAPE)下降了13.61%。iTransformer-LSTM模型能够有效提取时间序列特征表达、捕捉长期依赖关系、表征全局特征及上下文信息,适用于多特征多步时间序列气温预测任务。
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关键词
iTransformer
LSTM
模型融合
多特征
农场气温
多步预测
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职称材料
题名
基于iTransformer与LSTM模型融合的农场气温多步预测
1
作者
谢琪
张太红
刘海朋
机构
新疆农业大学计算机与信息工程学院/新疆农业信息化工程技术研究中心/智能农业教育部工程研究中心
出处
《湖北农业科学》
2025年第5期134-140,共7页
基金
科技部科技创新2030重大项目(2022ZD0115800)
新疆维吾尔自治区重大科技专项(2022A02011-4)。
文摘
针对农场气温数据的非线性和复杂性特征,以新疆维吾尔自治区昌吉市华兴农场气象站数据为基础,通过斯皮尔曼相关性分析筛选出气温、地面红外温度、露点温度、相对湿度、水汽压、本站气压、海平面气压7个特征作为模型输入特征,并对iTransformer-LSTM模型、Transformer模型、LSTM模型、iTransformer模型、Transformer-LSTM模型进行对比分析。结果表明,iTransformer-LSTM模型的表现最好,相较于最优的基准模型iTransformer,该模型的均方根误差(RMSE)下降了13.72%,平均绝对误差(MAE)下降了14.12%,平均绝对百分比误差(MAPE)下降了13.61%。iTransformer-LSTM模型能够有效提取时间序列特征表达、捕捉长期依赖关系、表征全局特征及上下文信息,适用于多特征多步时间序列气温预测任务。
关键词
iTransformer
LSTM
模型融合
多特征
农场气温
多步预测
Keywords
iTransformer
LSTM
model fusion
multi-feature
farm temperature
multi-step prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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1
基于iTransformer与LSTM模型融合的农场气温多步预测
谢琪
张太红
刘海朋
《湖北农业科学》
2025
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