技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于LSTM深度学习模型的土壤墒情预测方法，首先收集目标农田的一段时间内的土壤理化及气象数据；将收集到的数据进行预处理后分为训练样本集和测试样本集；构建LSTM深度学习模型，通过训练样本集对LSTM深度学习模型进行训练以得到调参后的LSTM深度学习模型，再通过测试样本集对调参后的LSTM深度学习模型进行验证，最终以验证后的LSTM深度学习模型作为土壤墒情预测模型；将收集的数据输入土壤墒情预测模型，最终由土壤墒情预测模型输出未来时刻的土壤墒情预测结果。本发明使用深度学习方法对土壤墒情进行预报，节约了人力物力，能够真实的反映前期数据对后期结果的影响，充分体现了时序性特征。
技术研发人员：张武;洪汛;李蒙;张嫚嫚;宋一帆;韩勇
受保护的技术使用者：安徽农业大学
技术研发日：2019.04.19
技术公布日：2019.08.02