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基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法被引量：1: 1; 作者谢伟明张钟莉莉 +3 位作者陶建平曲明山魏一博张石锐《节水灌溉》北大核心 2025年第3期57-63,70,共8页; 在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,... 展开更多; 关键词 BiLSTM 外部注意力机制沙猫群优化算法逐小时参考作物蒸腾量预测模型可解释性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于温度资料的参考作物蒸发蒸腾量计算方法被引量：34: 2; 作者丁加丽彭世彰 +2 位作者徐俊增缴锡云罗玉峰《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期633-637,共5页; 针对利用FAO56-PM法计算参考作物蒸发蒸腾量ET0时气象资料需求往往不易满足的问题,研究了温度法及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型.以FAO56-PM法ET0计算值为标准,比较分析了Hargreaves法、改进的Thornthwaite法、简化的FAO56-PM... 展开更多; 关键词参考作物蒸发蒸腾量温度法 BP人工神经网络预测模型湿润气候区; 在线阅读下载PDF 职称材料

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型被引量：15: 3; 作者彭世彰魏征 +1 位作者徐俊增丁加丽《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期161-164,共4页; 为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型。选取... 展开更多; 关键词主成分分析神经网络参考作物蒸发蒸腾量预测能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

ET_0预测的卡尔曼滤波修正ANFIS模型研究被引量：4: 4; 作者李志磊周建平 +2 位作者魏正英张育斌许燕《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期114-119,共6页; 实时、准确地对作物需水量的预测是实现智能节水灌溉的关键技术。预测模型的合理选择及精度提高是作物需水决策系统的核心。本文将陕西西安地区的气象数据环境信息引入自适应神经模糊推理(ANFIS)作物参考蒸腾量(ET_0)预测模型,应用卡尔... 展开更多; 关键词作物参考蒸腾量彭曼公式 ANFIS预测模型卡尔曼滤波预测精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法被引量：1: 1; 作者谢伟明张钟莉莉陶建平曲明山魏一博张石锐; 机构北京市农林科学院智能装备技术研究中心江苏省农业科学院北京市农业技术推广站北京市农林科学院信息技术研究中心; 出处《节水灌溉》北大核心 2025年第3期57-63,70,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2022YFD200160302) 云南省科技厅科技计划项目(202302AE0900200101) +1 种基金北京市科技新星计划资助(20230484375)。; 文摘在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,使用沙猫群算法(SCSO)优化模型超参数,实现逐小时参考作物蒸腾量预测。首先利用SCSO方法对EA-BiLSTM模型进行优化,优化后的算法在70个epoch后收敛,平均R^(2)升至0.750;进而通过特征相关性分析,将模型输入的特征数据由10个减少为历史ET0、太阳辐射、空气温度、空气湿度和最大风速5个。以北京市昌平区的国家精准农业研究示范基地大田种植区ET0预测为例进行了方法验证,在对未来第7小时的预测中,R^(2)从0.619提高到0.644,获得了更好的预测效果;最后通过对模型可解释性分析证实,历史ET0对预测的贡献最高,贡献率达到了0.043,其次是空气湿度和总辐射。与DT(决策树)、Lasso(最小绝对收缩和选择算法)、LMP(多层感知机)、CNN(卷积神经网络)等预测方法的对比结果表明,采用EA-BiLSTM-SCSO的预测结果在MAE和MSE指标上均获得了最低的误差值,在R^(2)指标上,EA-BiLSTM-SCSO模型平均达到0.722较CNN模型提升了12.6%。研究验证了深度学习与特征工程在提高作物参考蒸腾量逐小时预测精度方面的优势。该方法在智慧灌溉中用于估算作物的水分需求,能够实现对未来灌溉的精准预测,从而制定合理的灌溉计划,提高灌溉水利用效率,进行有效的灌溉用水调度。; 关键词 BiLSTM 外部注意力机制沙猫群优化算法逐小时参考作物蒸腾量预测模型可解释性; Keywords BiLSTM external attention mechanism sandcat swarm optimization algorithm hourly reference crop transpiration prediction model interpretability; 分类号 S274.3 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于温度资料的参考作物蒸发蒸腾量计算方法被引量：34: 2; 作者丁加丽彭世彰徐俊增缴锡云罗玉峰; 机构河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 出处《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期633-637,共5页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA100202) 河海大学院士学科建设基金资助项目(4021E7); 文摘针对利用FAO56-PM法计算参考作物蒸发蒸腾量ET0时气象资料需求往往不易满足的问题,研究了温度法及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型.以FAO56-PM法ET0计算值为标准,比较分析了Hargreaves法、改进的Thornthwaite法、简化的FAO56-PM法以及Mc cloud法在我国湿润气候区的应用效果,评价了校正后的温度法以及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型在该气候区的适用性.结果表明,在ET0较小时,Hargreaves法、改进的Thornthwaite法和简化的FAO56-PM法计算值较FAO56-PM法偏大,在ET0较大时较FAO56-PM法偏小;改进后的Thornthwaite法与FAO56-PM法最为接近,Mc cloud法与FAO56-PM法的计算结果差异最大;除Mc cloud法外,校正后的温度法检验合格率较高,具有较好的地区适用性;基于温度资料的BP人工神经网络预测模型具有较高的预测精度,结果好于校正后的Thornthwaite法和Mc cloud法,可应用于只有温度资料时湿润气候区ET0的预测.; 关键词参考作物蒸发蒸腾量温度法 BP人工神经网络预测模型湿润气候区; Keywords reference crop evaportranspiration temperature-based method BP artificial neural network model humid area; 分类号 S161.4 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名参考作物腾发量主成分神经网络预测模型被引量：15: 3; 作者彭世彰魏征徐俊增丁加丽; 机构河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期161-164,共4页; 基金国家自然科学基金项目(50479022) 国家十一五科技支撑计划项目(2006BAD11B09); 文摘为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型。选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模型作为对照。结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果。; 关键词主成分分析神经网络参考作物蒸发蒸腾量预测能力; Keywords principal component analysis, neural network, reference evapotranspiration, prediction ability; 分类号 S161.4 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ET_0预测的卡尔曼滤波修正ANFIS模型研究被引量：4: 4; 作者李志磊周建平魏正英张育斌许燕; 机构新疆大学机械工程学院西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 出处《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期114-119,共6页; 基金新疆维吾尔自治区高技术研究发展项目"干旱区智能控制微灌技术与设备"(201413102); 文摘实时、准确地对作物需水量的预测是实现智能节水灌溉的关键技术。预测模型的合理选择及精度提高是作物需水决策系统的核心。本文将陕西西安地区的气象数据环境信息引入自适应神经模糊推理(ANFIS)作物参考蒸腾量(ET_0)预测模型,应用卡尔曼滤波器对气象数据经ANFIS建模得到的ET_0预测值进行滤波去噪,以提高模型的预测精度,并通过仿真和实验验证,从理论和实践两个方面来验证模型的精度。仿真结果得到,反映模型预测值与真实值之间拟合程度的均等系数(EC)值校正前为0.93,校正后达到0.98。实验结果得到,ANFIS预测模型的平均绝对误差是28.94%,平均相对误差是26.37%,卡尔曼修正后的ANFIS预测模型的平均绝对误差是7.24%,平均相对误差是6.59%。仿真和实验结果表明,利用卡尔曼滤波对ANFIS预测模型进行修正,可以提高预测的精度,经卡尔曼修正后的ANFIS模型能更佳地反映ET_0的变化趋势。; 关键词作物参考蒸腾量彭曼公式 ANFIS预测模型卡尔曼滤波预测精度; Keywords reference crop evapotranspiration Penman - Monteith formula ANFIS model Caiman filter predic-tion accuracy; 分类号 S27 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法	谢伟明张钟莉莉陶建平曲明山魏一博张石锐	《节水灌溉》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于温度资料的参考作物蒸发蒸腾量计算方法	丁加丽彭世彰徐俊增缴锡云罗玉峰	《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2007	34	在线阅读下载PDF 职称材料
3	参考作物腾发量主成分神经网络预测模型	彭世彰魏征徐俊增丁加丽	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	ET_0预测的卡尔曼滤波修正ANFIS模型研究	李志磊周建平魏正英张育斌许燕	《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料