A continually evolving knowledge-guided deep learning framework for daily maize yield formation

2026-09-14

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.agsy.2026.104981

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摘要

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• 一种基于知识引导的框架模拟籽粒生长过程以进行产量预测。 • 生理过程被明确表示以确保可解释性。 • 相对于APSIM，产量和籽粒数量的误差分别降低了24%和29%。 • 在模型演变过程中保留了关键的生理信息。 • 专家约束训练减少了手动参数校准的需求。

Keyword:

Knowledge-guided deep learning

Continual learning

Daily yield formation simulation

Hybrid modeling

Physiological interpretability