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天气驱动的巴西大豆产量预测框架
论文提出一种输入精简、可迁移的深度学习框架，仅用常规天气作为时变输入，加作物年份与农业环境标签两个静态上下文，预测巴西大豆产量。在 20 个生长季数据上，Transformer 取得最佳全国精度（RMSE 149 kg/ha，R²=0.784），较农户基线误差降低 47.6%。该框架架构无关，可推…
arXiv cs.LG32 天前
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论文提出一种输入精简、可迁移的深度学习框架，仅用常规天气作为时变输入，加作物年份与农业环境标签两个静态上下文，预测巴西大豆产量。在 20 个生长季数据上，Transformer 取得最佳全国精度（RMSE 149 kg/ha，R²=0.784），较农户基线误差降低 47.6%。该框架架构无关，可推…