我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
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卷积神经网络 (CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。
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卷积-递归神经网络 (ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时空序列数据，如土壤湿度。
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门控卷积单元 (Gated Convolutional Units)：这是一种结合了门控机制的卷积操作，有助于改善特征提取和时空建模。
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卷积注意力模块：这是将卷积操作和注意力机制相结合，用于在时空序列数据中加强对关键信息的关注。
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长短时记忆网络 (LSTM)：在LSTM模型中，可以考虑堆叠多个LSTM层以增加模型的表示能力。
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正则化层：为了防止过拟合，可以添加Dropout层或批归一化层。
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自标定网络 (Self-Attention Networks)：将自标定网络应用于LSTM模型，以增强模型对不同时间步的侧重点。
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深度注意力模型：类似于Transformer，你可以将深度注意力模型集成到LSTM中，以更好地捕捉时间序列中的信息。
这些模块可以与LSTM结合使用，以改善土壤湿度预测的性能。选择哪种模块取决于你的具体需求和数据的性质，以及模型的性能和计算资源。