| 基于LSTM深度学习模型的华北地区参考作物蒸散量预测研究 |
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| 作者姓名： | 邢立文 崔宁博 董娟 |
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| 作者单位： | 1. 山西省水利水电科学研究院,山西 太原 030000; 2. 四川大学 水利水电学院,四川 成都 610065; 3. 山西省生物研究所,山西 太原 030000 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目( 2016YFC0400206) ; 国家自然科学基金项目( 51779161) |
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| 摘 要： | 为有效提高华北地下水漏斗区参考作物蒸散量ET_0的预报精度,本文以华北地区7个气象代表站1958—2010年ET_(0-PM)(Penman-Monteith,P-M)的历史时间序列为训练集构建LSTM模型,以2011—2017年ET_(0-PM)的时间序列为验证集将LSTM模型与其他4种经验模型进行对比分析。结果表明:LSTM在华北地区预测的整体评价指标Gpi(Global performance indicator)排名第一,该模型可以作为华北地区逐月ET_0预测的推荐模型,为我国精准农业灌溉预报提供科学的依据。
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| 关 键 词： | LSTM 模型 参考作物蒸散量 ET0 华北地区 深度学习模型 |
| 收稿时间： | 2018-12-07 |
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