一种新型的具有韧性的农业生态系统，用于实现可持续的城乡农业融合

《Sustainable Cities and Society》：A Novel Resilient Agro-Ecological System for Sustainable Urban-Rural Agricultural Integration

农业生态智能决策系统：基于Transformer-BiLSTM混合模型与约束多目标贝叶斯优化的可持续框架研究。该模型通过融合Transformer的全球时空特征建模和BiLSTM的细粒度时序分析，结合C-MOBO优化与BODES深度代理模型，实现农业产量、资源利用和供需趋势的高精度预测，同时平衡计算成本和生态约束。实验表明其RMSE、MAE、R2指标优于传统LSTM、GRU等方法，且在可持续性指标上符合联合国SDGs目标。

　　随着全球气候变化、城市化进程加速以及资源日益紧张，农业生产体系正面临前所未有的挑战。这些风险不仅影响作物产量，还可能引发粮食供需失衡、生态环境恶化以及农业资源利用效率下降等一系列问题。因此，构建一种智能、灵活且可适应的农业生态建模框架，成为当前农业科学研究的重要方向。本文提出了一种结合Transformer和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合深度学习模型，并通过先进的约束多目标贝叶斯优化（C-MOBO）和深度代理模型（BODES）进行优化，从而实现对农业生态系统的精准预测与管理。

农业生态系统涵盖多种复杂的时空模式，包括气候因素、土壤特性、作物生长阶段以及社会经济指标等。传统的农业预测方法，如LSTM、GRU、TCN和ARIMA等，虽然在某些方面表现良好，但在处理长期序列数据和复杂的多维环境时往往存在局限性。例如，LSTM和GRU在捕捉短期时间依赖性方面效果显著，但在面对更长时间跨度的数据时，容易出现梯度消失问题，导致模型性能下降。而Transformer模型则通过注意力机制，能够更有效地处理长序列数据并捕捉全局上下文信息，但其计算成本较高，且对数据的依赖性较强，容易出现过拟合现象。

为了克服这些局限性，本文提出了一种基于贝叶斯优化（BO）的多目标优化策略。贝叶斯优化是一种高效的超参数调优方法，通过构建概率代理模型（如高斯过程）并利用采集函数进行参数选择，能够显著减少模型训练的时间和资源消耗。然而，传统的贝叶斯优化方法在处理高维、混合类型的超参数空间时，往往难以兼顾模型的准确性、计算成本和生态可持续性。因此，本文引入了C-MOBO和BODES，构建了一个多目标优化框架，能够在保证预测精度的同时，兼顾计算效率和生态可持续性。

在实际应用中，该模型被集成到一个基于物联网（IoT）和卫星遥感的网络物理系统（CPS）中，能够实时处理多源数据，提供具有不确定性的预测结果，并支持精准农业和城乡农业物流的自动化决策。通过使用真实农业气候数据集进行测试，该模型在均方误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）以及生态可持续性指标方面，均优于传统方法。这种多目标优化策略不仅提高了模型的预测能力，还确保了其在实际应用中的可行性。

此外，本文提出的模型在农业生态系统管理方面具有重要的应用价值。通过将农村生产区域与城市消费中心的能力进行同步，可以实现农业生态系统的循环和可持续发展。这种城乡农业整合不仅有助于优化食品分配网络，减少生态足迹，还能促进地方经济的发展。现代农业技术的发展，使得这种整合更加依赖于网络物理系统，该系统能够将物理农业资产（如农田、灌溉系统和储藏设施）与计算模型相结合，实现智能化决策。

为了进一步提升模型的性能，本文在超参数调优过程中采用了深度代理模型（BODES）。这种模型基于深度神经网络，能够更高效地处理高维、混合类型的超参数空间，弥补了传统高斯过程代理模型在农业优化领域的不足。通过引入C-MOBO和BODES，模型能够在有限的计算资源和实验条件下，实现对多个优化目标的协调管理，包括预测精度、计算成本和生态可持续性。

在模型的结构设计上，本文采用了Transformer编码器与BiLSTM的结合方式。Transformer编码器能够捕捉全局的上下文信息，而BiLSTM则能够处理时间序列数据中的细粒度依赖关系。这种结构的融合使得模型能够更好地适应农业生态系统的复杂性和动态性，为农业决策提供更全面的支持。同时，模型的训练过程还引入了约束条件，确保在优化过程中不会违反实际的资源和生物物理限制，从而保证模型的实用性。

通过使用印度-恒河平原地区的实际农业气候数据集进行模拟测试，结果表明该模型在预测精度、计算效率和生态可持续性方面均表现出色。该数据集包含高分辨率的多时间点气象数据（温度、湿度、降雨量）、土壤质量指数、植被健康指数（来自卫星图像的NDVI）以及城市食品需求统计信息。模型的时空粒度设置合理，能够有效捕捉农业生态系统中的变化趋势，为精准农业和食品供应链管理提供可靠的数据支持。

此外，本文还探讨了该模型在农业生态系统管理中的潜在应用，包括作物产量预测、资源需求预测、智能供应链协调以及作物生产中的异常检测。通过实现高分辨率的时空监测和智能化控制，该模型有助于提升农业系统的韧性和可持续性，为应对气候变化和资源紧张提供科学依据。同时，该研究还强调了人工智能驱动的预测智能与实际农业操作需求之间的衔接，为未来农业技术的发展提供了新的思路。

本文的研究成果不仅在农业预测和规划方面具有重要的应用价值，还与联合国可持续发展目标（SDGs）相契合，特别是在实现零饥饿、气候行动和可持续城市目标方面。通过构建一个可扩展、可理解的农业生态系统管理框架，本文为实现更加智能、灵活和可持续的农业发展提供了理论支持和技术路径。未来的研究方向包括利用联邦学习进行分布式更新、边缘计算实现快速本地处理，以及强化学习优化农业资源利用，以进一步提升农业系统的智能化水平和应对气候变化的能力。