作物产量预测LSTM模型输出数据集CropYieldPredictionLSTMModelOutput-ocden22
数据来源：互联网公开数据
标签：作物产量, LSTM模型, 深度学习, 时间序列预测, 农业, 数据分析, 产量预测, 模型输出
数据概述：
该数据集包含基于LSTM（长短期记忆）模型预测的作物产量数据，记录了不同作物在不同模型配置下的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，可视为模型输出的静态结果。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据作物种类推测可能涵盖全球范围内的农业生产场景。
数据维度：数据集包括“No”（样本编号）、“hidden state”（隐藏状态，LSTM模型的内部状态）和“result”（预测产量）三个主要字段。每个文件代表一种作物在不同LSTM模型配置下的预测结果，例如“cassava”（木薯）、“rice paddy”（水稻）、“potato”（马铃薯）、“plantains”（大蕉）、“wheat”（小麦）和“yams”（山药）。
数据格式：CSV格式，每个作物对应一个独立的CSV文件，文件命名方式为“LSTM output_[作物名称]_[层数] layers - Copy.csv”，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于LSTM模型对作物产量的预测结果，模型参数和训练细节未在数据集中直接体现。
该数据集适合用于产量预测模型评估、LSTM模型性能分析以及农业生产管理决策支持。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于农业、机器学习和时间序列分析等领域的学术研究，如LSTM模型在作物产量预测中的应用研究、不同模型配置对预测结果的影响分析等。
行业应用：为农业科技公司、农业生产管理部门提供数据支持，尤其是在作物产量预测、种植规划、农业风险评估等方面。
决策支持：支持农业生产决策制定，帮助优化种植结构、提高产量和降低生产成本。
教育和培训：作为机器学习和农业相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解LSTM模型在农业领域的应用。
此数据集特别适合用于评估不同LSTM模型在作物产量预测中的性能，并探索影响预测结果的关键因素，从而优化农业生产策略，提高农业生产效率。
