【摘 要】
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气温预测对湿地生态系统有较大意义,为了解决洱海湿地气温时间序列预测模型的预测精准度问题,采用组合预测模型的方法对气温进行预测。首先利用自回归模型对气温序列进行预测
【基金项目】
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基于国家自然科学基金(项目名称:洱海湿地昆虫群落普适生境网络生态行为研究,项目批准号:61661001),云南省教育厅项目(项目名称:基于类脑记忆的洱海湿地昆虫生境智能监测数据分析系统,项目编号:2021Y396)。
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气温预测对湿地生态系统有较大意义,为了解决洱海湿地气温时间序列预测模型的预测精准度问题,采用组合预测模型的方法对气温进行预测。首先利用自回归模型对气温序列进行预测,通过最小二乘法对其权重进行赋值。采用残差的平方和倒数法,结合长短期记忆神经网络(LSTM)模型对气温进行预测。实验结果表明,通过SSE倒数法组合的得到的模型比AR与LSTM单一模型的预测精度准确率高。基于SSE倒数法的LSTM-AR的平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)分别为12.45%,1.46,3.69,
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