随着农业科技的不断发展，数据科学和人工智能已经成为了现代农业发展的重要推动力。传统的作物生长预测方法通常依赖于经验规则和简化的数学模型，然而，随着气候变化和种植环境的多样化，传统方法的预测准确性逐渐不足。近年来，基于深度学习的时序预测模型逐渐成为农业领域的热门研究方向，尤其是Transformer模型，以其强大的序列建模能力在时序数据分析中表现出色，成为解决这一问题的有效工具。