一种面向种养粪污产量的动态预测方法

本发明公开了一种面向种养粪污产量的动态预测方法，涉及农业信息技术领域，该方法通过多源数据采集与预处理，同步获取养殖场实时数据、粪肥还田历史数据及外部辅助数据，经清洗与特征工程形成特征向量；基于LSTM神经网络和注意力机制构建动态预测模型，LSTM通过门控机制捕捉时序依赖，注意力机制加权聚焦关键特征；每经设定周期，利用新采集数据计算预测误差，采用增量梯度下降法更新模型参数并修正预测结果；通过边缘计算、数据安全传输及性能监控实现工程化部署，形成从数据采集、模型预测到结果修正的完整闭环，为种养粪污资源化利用提供前瞻性决策支持。