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| 土壤温度时间序列预测的LSTM神经网络研究 | |
| 摘 要： | 适宜的土壤温度是作物生长发育的重要环境因素,在作物全生育期都起着至关重要的作用,研究土壤温度的预测预报模型对农业生产具有重要意义。本试验以河北省石家庄市藁城区某试验田作为研究对象,对试验田的样本点10～30 cm深度处土壤温度的长期监测数据进行了拟合,分别建立基于LSTM神经网络的日均土壤温度预测模型和时均温度预测模型。结果表明,采用2-60-80-1网络结构的LSTM神经网络对日均土壤温度时间序列数据预测效果最优,其均方根误差(RMSE)达最小值0.603;采用2-60-80-1网络结构的LSTM神经网络对时均土壤温度时间序列预测效果最优。在对日均和时均土壤温度预测时,LSTM神经网络模型的平均的均方误差(RMSE)仅为0.665,较之BP神经网络模型降低了0.053,说明了LSTM神经网络模型用于土壤温度时间序列预测的优势,可满足土壤温度日常预报的需要。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |