【摘 要】
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时空预测任务在神经科学、交通、气象等领域应用广泛，气温预测作为典型的时空预测任务，需要挖掘气温数据中固有的时空特征。针对现有气温预测算法存在预测误差大、空间特征提取不充分的问题，提出一种基于图卷积网络和门控循环单元的气温预测算法(GCN-GRU)。首先，使用重新分配权重和多阶近邻连接方式修正图卷积网络(GCN)，以有效挖掘气象数据独特的空间特征；然后，将门控循环单元(GRU)中每个循环单元的矩阵乘
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时空预测任务在神经科学、交通、气象等领域应用广泛，气温预测作为典型的时空预测任务，需要挖掘气温数据中固有的时空特征。针对现有气温预测算法存在预测误差大、空间特征提取不充分的问题，提出一种基于图卷积网络和门控循环单元的气温预测算法(GCN-GRU)。首先，使用重新分配权重和多阶近邻连接方式修正图卷积网络(GCN)，以有效挖掘气象数据独特的空间特征；然后，将门控循环单元(GRU)中每个循环单元的矩阵乘法换成图卷积操作，并将所有的循环单元串联，构成图卷积门控层；接着，使用图卷积门控层搭建网络主体结构，提取
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为研究不同坡度川东山地马尾松林枯落物层和土壤层持水特性，选取马尾松-小叶青冈-香樟针阔混交林、马尾松-杉木针叶混交林、马尾松针叶纯林，按20°-30°、30°-40°和40°-50° 3个坡度范围测定林下枯落物和土壤的持水能力，探讨3个坡度水源涵养能力最佳的林分类型。结果表明：（1）同一坡度不同林分枯落物总蓄积量差异显著（P < 0.05），在20°-30°坡针叶纯林总蓄积量最大，为8.33 t/
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