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面向天气驱动的国家级作物产量预测的轻量深度学习框架：以巴西大豆为例
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AI 综述
研究提出一种仅以常规天气为时变输入、辅以作物年份与农业环境标签的轻量深度学习框架，支持多种序列编码器。在巴西大豆20季案例中，Transformer达到全国最优预测（RMSE 149 kg ha^-1；rRMSE 5.3%；R²=0.784），相对农民基线降低47.6%误差，时序越晚误差越低，且农业环境标签与空间扩展在不增加输入复杂度下提升表现。
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10月1日
- arXiv · Machine Learning Theory一种面向天气驱动的国家级作物产量预测的轻量深度学习框架：以巴西大豆为例
研究提出一种仅以常规天气为时变输入、辅以作物年份与农业环境标签的轻量深度学习框架，支持多种序列编码器。在巴西大豆20季案例中，Transformer达到全国最优预测（RMSE 149 kg ha^-1；rRMSE 5.3%；R²=0.784），相对农民基线降低47.6%误差，时序越晚误差越低，且农业环境标签与空间扩展在不增加输入复杂度下提升表现。
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