基于迁移学习的空气与土壤湿度跨区域预测方法

本发明公开了基于迁移学习的空气与土壤湿度跨区域预测方法，包括如下步骤：获取源区域与目标区域的多源环境数据并进行预处理；基于标准化特征数据集构建空间邻接矩阵，构建空间图结构；基于双流领域对抗神经网络模型，输出空气特征表示与土壤特征表示；通过跨流注意力交互模块，输出融合特征表示；将融合特征表示输入共享嵌入层，得到共享嵌入表示；将共享嵌入表示输入双向域判别器，输出域不变特征表示；将域不变特征表示输入多任务预测模块，得到协同预测结果；对双流领域对抗神经网络模型进行训练，输出跨区域预测结果。本发明采用双流领域对抗网络，实现空气与土壤湿度跨区域预测。