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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为有效提高华北地下水漏斗区参考作物蒸散量ET0的预报精度,本文以华北地区7个气象代表站1958-2010年ET0-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ET0-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ET0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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