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基于多头LSTM模型的南疆枣树土壤墒情预测
被引量：
1
1
作者
杨轶航
吕德生
+4 位作者
刘宁宁
王振华
李淼
张金珠
王东旺
《水资源与水工程学报》
北大核心
2025年第2期207-217,共11页
在南疆枣业生产中,准确预测土壤墒情对于优化作物种植质量和制定灌溉计划至关重要。通过建立高精度的土壤墒情预测模型,为南疆枣树的灌溉管理提供了科学依据。基于2021和2022年的全生育期枣树在20、40、60、80 cm土层的土壤墒情数据、...
在南疆枣业生产中,准确预测土壤墒情对于优化作物种植质量和制定灌溉计划至关重要。通过建立高精度的土壤墒情预测模型,为南疆枣树的灌溉管理提供了科学依据。基于2021和2022年的全生育期枣树在20、40、60、80 cm土层的土壤墒情数据、气象数据以及灌溉水量等小时级数据集,采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型对各土层土壤墒情进行多步预测。引入了由4个单一LSTM模型组成的多头LSTM模型,旨在扩大预测范围并提高预测精度,并采用k折交叉验证结合麻雀搜索算法(SSA)对每个单一LSTM模型进行超参数调优,以提升模型的泛化能力和准确性。对各单一模型的输出进行加权平均,获得最终的预测结果。结果表明:在4个土层墒情均值数据集上,多头LSTM模型对未来1、12、24、48 h的土壤墒情预测的决定系数(R^(2))分别提升至0.951、0.932、0.870、0.815;多头LSTM模型可有效提升枣树土壤墒情的中长期预测精度,特别是在24和48 h的预测中,改进效果尤为明显,这为枣树的精细化灌溉管理提供了有力支持,可帮助农民更有效地利用水资源,减少浪费。
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关键词
土壤墒情预测
多头LSTM
麻雀搜索算法
k折交叉验证
南疆滴灌骏枣
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题名
基于多头LSTM模型的南疆枣树土壤墒情预测
被引量：
1
1
作者
杨轶航
吕德生
刘宁宁
王振华
李淼
张金珠
王东旺
机构
石河子大学水利建筑工程学院
现代节水灌溉兵团重点实验室
兵团农业水肥高效关键装备技术创新中心
农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室
出处
《水资源与水工程学报》
北大核心
2025年第2期207-217,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD1900405)
兵团科技成果转化引导计划项目(2023BA003)
+1 种基金
国家“十四五”重点研发计划项目(2021YFD1900802-2)
兵团农业GG项目(2023AA305)。
文摘
在南疆枣业生产中,准确预测土壤墒情对于优化作物种植质量和制定灌溉计划至关重要。通过建立高精度的土壤墒情预测模型,为南疆枣树的灌溉管理提供了科学依据。基于2021和2022年的全生育期枣树在20、40、60、80 cm土层的土壤墒情数据、气象数据以及灌溉水量等小时级数据集,采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型对各土层土壤墒情进行多步预测。引入了由4个单一LSTM模型组成的多头LSTM模型,旨在扩大预测范围并提高预测精度,并采用k折交叉验证结合麻雀搜索算法(SSA)对每个单一LSTM模型进行超参数调优,以提升模型的泛化能力和准确性。对各单一模型的输出进行加权平均,获得最终的预测结果。结果表明:在4个土层墒情均值数据集上,多头LSTM模型对未来1、12、24、48 h的土壤墒情预测的决定系数(R^(2))分别提升至0.951、0.932、0.870、0.815;多头LSTM模型可有效提升枣树土壤墒情的中长期预测精度,特别是在24和48 h的预测中,改进效果尤为明显,这为枣树的精细化灌溉管理提供了有力支持,可帮助农民更有效地利用水资源,减少浪费。
关键词
土壤墒情预测
多头LSTM
麻雀搜索算法
k折交叉验证
南疆滴灌骏枣
Keywords
prediction of soil moisture
multihead long short-term memory(M-LSTM)
sparrow search algorithm(SSA)
k-fold cross-validation
southern Xinjiang drip irrigation jujube
分类号
S274 [农业科学—农业水土工程]
S665.1 [农业科学—果树学]
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1
基于多头LSTM模型的南疆枣树土壤墒情预测
杨轶航
吕德生
刘宁宁
王振华
李淼
张金珠
王东旺
《水资源与水工程学报》
北大核心
2025
1
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