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沿着“berry temperature LSTM”继续探索，共 0 条内容。
Multi-step forecasting of grape berry temperature based on LSTM model with feed-forward attention。Computers and Electronics in Agriculture
该研究用带前馈注意力的LSTM对葡萄果温做多步预测，可为霜冻与热害预警提供短时温度外推思路，但适用性依赖具体园区数据与模型验证范围。
基于机载多角度热红外数据，在像素尺度评估核驱动模型并简化，以校正地表温度方向性效应。
Quantifying Thermoregulation in Niche Construction of Apis mellifera as an Extended Phenotype to Map the Selection Pressure of Volatile Climate Using Hybrid CNN Bi-LSTM Architecture and Remote Sensing。Research Square
提出RNN多任务学习方法，用于标签稀疏的葡萄抗寒时间序列建模。
用LSTM预测湖北农业经济指标，并构建多目标优化模型调整农业结构。
用LSTM结合可解释AI预测肯尼亚玉米产量，兼顾精度与透明度。
提出BAT-MG Net，用不确定性量化预测微生物浓度并提前识别隐形腐败风险。
该模型在ComBase数据子集上以6小时窗口预测微生物浓度，并用蒙特卡洛Dropout给出预测区间，将浓度与不确定性合成D-PSRI三级风险；适用边界是仅限该分析子集，未做跨数据集对比。
构建滞后信息深度学习框架，实现斯里兰卡Kalu Ganga流域下游水位10小时实时预报。
该框架用洪水波传播时滞对齐上游水位输入，使GRU在10小时预见期下NSE达0.934，并部署为实时看板；其适用前提是流域内有连续小时级水文记录。
