利用深度学习技术建立模型，基于神经网络强大的学习能力与泛化性能，挖掘高维度特征间的数据关系，准确预测谷物单株穗数，每穗粒数，千粒重，产量。
数据方面共计303条数据，预测项为单株穗数，每穗粒数，千粒重，产量，特征项26条
数据清洗：去除异常值、噪声数据和错误数据。可以通过统计方法（如箱线图）或基于领域知识进行判断和处理。
数据归一化：将不同量纲的数据归一化到同一尺度，以便模型更好地学习和收敛。常用的方法有最大最小归一化、Z-score 标准化等。
数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。一般来说，训练集占比80%，，测试集占比 20%。
硬件：准备一台性能较好的计算机或服务器，具备足够的内存、CPU 和 GPU 资源。如果数据量较大或模型复杂度较高，可能需要使用分布式计算框架。
软件：安装深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。同时，安装必要的数据分析和处理工具，如 Python 的 NumPy、Pandas、Matplotlib 等库。
1.模型选择：
根据问题特点和数据类型选择合适的深度学习模型。常见的用于产量预测的模型有深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络 LSTM、门控循环单元 GRU）等。
如果数据具有时间序列特性，可以考虑使用 RNN 或其变体；如果数据具有图像特征（如通过传感器获取的图像数据），可以考虑使用 CNN。
2.模型架构设计：
对特征进行编码采用one hot编码对特征进行初步编码，并利用autoencoder对onehot编码惊醒二次编码。
网络的主干部分采用CNN结合Transformer，CNN将提取特征间的细粒度特征，Transformer将提取特征中的结构化特征。
考虑使用正则化技术，如 L1、L2 正则化、Dropout 等，以防止过拟合。
3.模型训练：
将预处理后的训练集数据输入到模型中，使用优化算法（如随机梯度下降、Adam 等）进行训练。
监控训练过程中的损失函数值和准确率等指标，观察模型的收敛情况。可以使用训练集和验证集进行交叉验证，及时调整模型超参数。
训练过程中可以采用早停法（Early Stopping），当验证集上的性能不再提升时，停止训练，防止过拟合。
4.模型评估：
使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算预测产量与实际产量之间的误差指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等。
分析模型的预测性能，判断是否满足实际应用的要求。如果性能不理想，可以考虑调整模型架构、增加数据量、改进数据预处理方法等。
5.模型优化：
根据模型评估结果，对模型进行优化。可以尝试不同的模型架构、超参数组合、优化算法等，以提高模型的预测性能。
可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等，结合多个深度学习模型的预测结果，提高预测的准确性和稳定性。
6.模型部署：
将优化后的模型部署到实际生产环境中，实现实时产量预测。可以将模型封装成 API 接口，供生产管理系统调用。
定期对模型进行更新和维护，随着新数据的不断积累，重新训练模型，以保持模型的准确性和时效性。
