农业工程学报

作者：段珊珊,陈全恩,秦一菲,祁恒昌,

关键词：注意力机制, 储粮温度, 预测, 时空异质, 长短期记忆网络, 自适应提升算法

基金：42

粮食安全是国家安全的重要组成部分，储粮温度预测作为智能储粮管理的核心技术，对保障粮食安全与减少储粮损失意义重大。针对储粮温度变化存在复杂时空依赖关系的特征，该研究提出了一种基于长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）、注意力机制（attention mechanism, attention）与自适应提升算法（adaptive boosting, AdaBoost）集成的储粮温度预测方法。首先，基于试验粮仓采集的数据，深入分析了温度的时序特性与空间特性，利用自相关函数识别时序特征，并采用LSTM捕捉时序依赖关系。其次，针对粮仓内不同位置传感器的空间异质性，引入时空依赖注意力机制，以自适应分配不同空间位置的关注权重，有效建模空间依赖关系。最后，采用AdaBoost集成策略训练多个LSTM-attention基模型，并依据预测误差动态调整权重。试验结果表明，提出的方法优于其他模型，其平均绝对误差（MAE）为0.440 4，均方误差（MSE）为0.558 8，均方根误差（RMSE）为0.747 5，italic>R/italic>su2/su为styled-content style-type="number">0.958 9/styled-content>，为提升储粮管理智能化水平提供了有效技术参考。/

来源：2026年第7期

《农业工程学报》期刊编辑部

查看农业工程学报杂志2026年第7期