基于多源数据融合分析的农作物生长预测方法

本发明公开了一种基于多源数据融合分析的农作物生长预测方法，包括：通过标准化处理和缺失值填充处理多源数据，构建时间窗口并计算数据源间相关性，基于历史可信度评估数据生成当前数据可信度向量；采用多尺度分解提取特征，检测异常点并分析异常程度，构建异常传导网络评估传导影响；进行特征重要度评估和特征融合；计算初始权重分配并构建权重预测模型，对权重矩阵进行一致性优化；采用多层次预测模型进行分层预测，基于预测结果和优化权重矩阵进行协同整合；计算预测结果偏差并进行优化调整，输出最终预测结果。本发明实现了对农作物生长状态的准确预测，提高了预测结果的可靠性和实用性。