跨区域产量预测更准
同时提取时间与特征注意力，在差异显著的大区域间捕捉作物生长的共性，提升预测的泛化能力。
Wei, Xiang · Long, Long · Liu, Zichen · 代锋 · 张玉成 · Hu, Li · Lin, Cheng
Smart Agricultural Technology 2025
时间和特征两个注意力模块分别提取不同地区的生长时间模式和环境影响特征，再整合出空间差异，使模型在环境差异大的区域间仍有良好泛化。
在2016、2017、2018三年的大豆产量预测上，模型RMSE显著低于对比模型，相关系数更高。