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基于GRNN的冻融期土壤蒸发预测

作者:冯慧君; 郑秀清; 陈军锋; 薛静; 李晓敏; ...冻融期土壤蒸发主成分分析

摘要:基于2017~2018年冻融期实测大田土壤蒸发数据和日气象数据,采用主成分分析法与广义回归神经网络(GRNN)相结合的方法对土壤蒸发量进行预测。即先利用主成分分析法提取影响冻融期土壤蒸发的7个主要因子,将其作为GRNN模型的输入变量,土壤蒸发量作为输出变量;再利用10折交叉验证法选取的最佳光滑因子建立GRNN土壤蒸发预测模型。结果表明,GRNN模型预测值与实测值拟合程度较高,R~2为0.982、均方根误差为0.014mm/d、平均相对误差为5.281%、平均绝对误差为0.010mm/d,模型模拟精度较高,可用于冻融期土壤蒸发预测。

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水电能源科学

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