2、基于Adam优化器的有效LSTM神经网络改善农业数据流中的霜冻预测

基于Adam优化器的有效LSTM神经网络改善农业数据流中的霜冻预测

1. 引言

农业在国家经济发展中扮演着至关重要的角色，大多数国家的主要收入来源都与农产品及相关产业有关。因此，保障农产品的安全和稳定供应是各国的基本需求。然而，农业生产极易受到气候因素的影响，如阳光、降水、气温、湿度和风速等。其中，气温对植物的生化活动有着直接影响，当温度降至0°C（霜冻）时，植物的生长和发育会受到严重阻碍，甚至可能导致作物死亡。传统上，农民主要通过电视、报纸或详细的天气预报来监测天气，但这些方法往往不够精准和及时。

随着科技的发展，智能农业技术为提高农场的可持续性和产量提供了强大的支持。精准农业（PF）借助人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，能够帮助农民应对各种环境问题，提高作物的质量和产量。同时，物联网（IoT）技术的应用使得农民可以通过安装在农田中的传感器实时监测土壤湿度、温度和湿度等信息，从而实现远程监控和管理。然而，由于气温变化和天气的不确定性，霜冻预测仍然是农业领域的一个重要挑战。目前，虽然已经有许多算法用于霜冻预测，但预测的准确性仍有待提高。

本文提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络和Adam优化器的智能深度学习方法，用于预测农业数据流中的霜冻情况。LSTM是一种递归神经网络（RNN），能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而Adam优化器则通过自适应学习率和动量机制，帮助模型更快地收敛，提高预测的准确性。

2. 文献综述

在智能农业领域，已经有许多研究使用LSTM神经网络进行时间序列预测。例如，有研究将LSTM神经网络与反向传播技术进行比较，发现LSTM在预测准确性方面具有更大的潜力。还有研究提出了深度双向LSTM（De