[发明专利]基于农业设施的热环境预测模型及热环境预测方法

权利要求书

1.一种基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，包括：

第一记忆模块，用于对热环境对应的时间序列信息进行特征提取，得到热环境的长期时空特征，所述时间序列信息包括：所述热环境的环境参数和目标参数；

第二记忆模块，用于基于所述长期时空特征，提取所述热环境的短期时空特征；

自回归模块，用于基于所述目标参数的历史信息，确定初始预测结果；

输出模块，用于基于所述长期时空特征、所述短期时空特征和所述初始预测结果，输出所述热环境的最终预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述第二记忆模块包括：注意力单元和至少两个第二记忆单元；

所述注意力单元，用于连接所述第一记忆模块和所述第二记忆模块，用于调整所述长期时空特征，并将调整后的长期时空特征，传输至所述第二记忆单元。

3.根据权利要求2所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述第一记忆模块，包括至少两个第一记忆单元；

所述注意力单元，具体用于当得到所述长期时空特征之后，基于所述长期时空特征和所述短期时空特征，计算每个所述第一记忆单元对应的注意力权重，基于所述注意力权重，调整所述长期时空特征，并将所述调整后的长期时空特征，传输至所述第二记忆单元。

4.根据权利要求3所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述第二记忆单元，用于基于所述调整后的长期时空特征和所述历史信息，确定所述短期时空特征。

5.根据权利要求2-4任一项所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述第二记忆模块为循环神经网络RNN，所述第二记忆单元包括：长短期记忆网络LSTM。

6.根据权利要求3-4任一项所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述第一记忆单元包括：时域卷积网络TCN。

7.根据权利要求1所述的基于农业设施的热环境预测模型，其特征在于，所述输出模块，具体用于对所述长期时空特征、所述短期时空特征和所述初始预测结果进行求和，得到所述最终预测结果。

8.一种基于权利要求1-7任一项所述的基于农业设施的热环境预测模型的热环境预测方法，其特征在于，包括：

对热环境对应的时间序列信息进行特征提取，得到热环境的长期时空特征，所述时间序列信息包括：所述热环境的环境参数和目标参数；

基于所述长期时空特征，提取所述热环境的短期时空特征；

基于所述目标参数的历史信息，确定初始预测结果；

基于所述长期时空特征、所述短期时空特征和所述初始预测结果，输出所述热环境的最终预测结果。

9.根据权利要求8所述的热环境预测方法，其特征在于，所述基于所述长期时空特征，提取所述热环境的短期时空特征，包括：

调整所述长期时空特征，基于调整后的长期时空特征和所述历史信息，确定所述短期时空特征。

10.根据权利要求9所述的热环境预测方法，其特征在于，所述基于所述长期时空特征、所述短期时空特征和所述初始预测结果，输出所述热环境的最终预测结果，包括：

对所述长期时空特征、所述短期时空特征和所述初始预测结果进行求和，得到所述最终预测结果。