期刊名称:Computers and Electronics in Agriculture 年份:2019 作者姓名:Ying Li, Xiaoyan Zhang, Yuqi Yang, et al. 文章名字:Grape leaf area and chlorophyll content prediction using a deep learning model based on LSTM and CNN DOI号:10.1016/j.compag.2019.105063
期刊名称:International Journal of Agricultural and Biological Engineering 年份:2020 作者姓名:Kun Li, Huaxin Liu, Qian Xue, et al. 文章名字:A Multi-scale Feature Extraction Network Based on LSTM and CNN for Predicting Camellia Oleifera Twig Length DOI号:10.25165/j.ijabe.20200331.6668
期刊名称:Journal of Food Science and Technology 年份:2021 作者姓名:Junqiang Wang, Zhiyong Shao, Jie Zhou, et al. 文章名字:Forecasting broccoli yield by a time-series analysis method based on long short-term memory (LSTM) network DOI号:10.1007/s13197-021-05117-w
期刊名称:Computers and Electronics in Agriculture 年份:2021 作者姓名: Yuewu Guo, Huaide Qin, Chengming Sun, et al. 文章名字: Combining Long Short-Term Memory Neural Network with Random Forest to Predict Rice Grain Yield DOI号: 10.1016/j.compag.2020.105317
下面这些使用LSTM进行植物长势预测的模型,发表在什么期刊上,年份是什么时候,作者姓名,文章名字,DOI号 基于LSTM和卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,用于预测葡萄生长期内的叶片面积和叶绿素含量。 基于LSTM和CNN的多尺度特征提取网络,用于预测油茶枝条长度。 基于LSTM的时序分析方法,用于预测西兰花产量。 基于LSTM和随机森林(Random Forest)组合的模型,用于预测水稻籽粒产量。
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