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申请/专利权人：山东惠农玫瑰股份有限公司
摘要：本发明提出一种玫瑰精油提取量预测方法，具体涉及数据预测领域。所述方法包括收集与玫瑰精油提取相关的历史数据、对收集的数据进行预处理、构建玫瑰精油提取量预测模型、训练玫瑰精油提取量预测模型、测试玫瑰精油提取量预测模型。所述玫瑰精油提取量预测模型由自适应特征提取器、分层时序分解器、组内‑组间移动位置编码、跨尺度序列整合器、多层次特征融合器组成，其中，自适应特征提取器将时间序列数据通过动态线性变换生成特征标记嵌入；分层时序分解器提取不同尺度的时间序列特征；组内‑组间移动位置编码处理不同尺度下的时间特征；跨尺度序列整合器使用感知注意力机制来处理多尺度特征表示；多层次特征融合器将多尺度输出特征进行融合。
主权项：1.一种玫瑰精油提取量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集与玫瑰精油提取相关的历史数据，收集的数据类型包括气候条件、土壤条件以及玫瑰自身数据；S2、对所述精油提取相关的历史数据进行预处理，预处理过程为对数据进行填补、对数据进行归一化；S3、构建玫瑰精油提取量预测模型，具体方法如下：S31、提出自适应特征提取器，将输入的时间序列数据分割成小块，并通过动态线性变换生成特征标记嵌入；S32、提出分层时序分解器，通过对时间序列数据进行分层处理，提取不同尺度的时间序列特征；S33、提出组内-组间移动位置编码，通过引入组内-组间的位置编码机制，使模型能够同时处理不同尺度下的时间特征；S34、提出跨尺度序列整合器，通过感知注意力机制处理多尺度特征表示，从而有效捕捉时间序列数据中的复杂依赖关系；S35、提出多层次特征融合器，将多尺度输出特征进行融合，使得最终预测能够同时利用细粒度的局部信息和粗粒度的全局信息；S4、使用训练集训练玫瑰精油提取量预测模型，所述训练包括设置损失函数与设置超参数；S5、测试玫瑰精油提取量预测模型，所述测试为使用测试集对训练好的预测模型进行测试，以检验预测模型的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东惠农玫瑰股份有限公司 一种玫瑰精油提取量预测方法
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