本发明公开了一种基于给定农灾资料强化学习的灾后作物产值预估方法,基于历史气象农灾数据和历史环境信息数据构成的原始数据集,农业灾害发生概率模型、模拟作物生长模型、多层感知机模型、初级灾后作物产值预估模型;并结合环境特征向量集、历史气象农灾数据动态变量和历史环境信息数据静态变量、动态静态气象及农业关联数据分组数据特征之间的关联性,获得最终灾后作物产值预估模型同时利用Q学习算法,本发明提出带有环境信息编码的针对收成季节推移的农业产值异构预测网络,遵循时间维度,解析各关联数据分组所对应二维特征平面集合,并采用异构神经网络组件细粒度解析动态与静态特征要素,全面考虑了气象与农业各要素在产值与灾害上的相关性。
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