融合领域知识的农业信息神经网络
原文标题：Enhanced Agriculture-informed Neural Network by Domain Knowledge
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农业氧化亚氮排放预测因土壤、气候、生化过程与管理实践交互复杂而困难，纯数据驱动模型缺乏可解释性且泛化差。论文提出知识增强农业信息神经网络 KAINN，将肥料扩散、土壤呼吸与充水孔隙度等机理知识融入模型。在 CNN、LSTM、Transformer 架构上，KAINN 误差更低、拟合更优，参数轨迹更平滑且不确定性更小。
- 问题
- 农业氧化亚氮排放预测受多因素交互影响，纯数据模型可解释性与泛化差。
- 方法
- KAINN 将肥料扩散、土壤呼吸、充水孔隙度等机理知识融入神经网络，扩展 AINN。
- 结果
- 在 CNN、LSTM、Transformer 上 RMSE 与 MAE 更低、R² 更高，参数轨迹更平滑。
- 影响
- 为环境与农业预测提供可解释、跨条件更稳的建模思路，便于嵌入领域知识。
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