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农产品市场监测预警深度学习智能预测方法

文献类型： 中文期刊

作者： 许世卫;李乾川;栾汝朋;庄家煜;刘佳佳;熊露

作者机构：

关键词： 监测预警;深度学习;生产量预测;消费量预测;价格预测;玉米;猪肉;番茄

期刊名称：智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 中英文 期

页码：

收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： [目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱等挑战。因此,亟需构建适应中国农业数据特点的深度学习模型,以提升农产品市场的监测与预警能力,推动精准决策和应急响应。[方法]本研究应用深度学习方法,从中国多维农业数据资源实际出发,创新提出了一套不同监测预警对象条件下深度学习综合预测方法,构建了生成对抗与残差网络协同生产量模型(Generative Adversarial Network and Residual Network,GAN-ResNet)、变分自编码器岭回归消费预测模型(Variational Autoencoder and Ridge Regression,VAE-Ridge)、自适应变换器价格预测模型(Adaptive-Transformer)。为适应实际需求,研究在CAMES中采用“离线计算与可视化分离”策略,模型推理离线完成,平衡了计算复杂度与实时预警需求。[结果和讨论]深度学习综合预测方法在玉米单...

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