摘要
本发明公开了一种基于深度学习的小麦病害高效预测方法和系统，结合双向长短时记忆网络(BiLSTM)与Transformer注意力机制，包括：采集气象和历史病害数据，进行数据预处理与特征提取；构建小麦病害知识图谱；利用BiLSTM处理时间序列数据，并将其输出作为Transformer的输入，增强对关键特征的关注；最后，训练模型并对新数据进行预测，提供决策建议。本发明的优点是：全面捕捉与病害发生相关的信息，提高预测准确性；通过注意力机制筛选关键信息，提升训练效率；支持实时数据预测，增强农业管理的智能化水平。该方法具有良好的泛化能力，为农业生产者提供科学有效的病害管理工具。
