基于时域卷积网络与Transformer的茶园蒸散量预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 赵秀艳

作者： 赵秀艳;王彬;都晓娜;王武闯;丁兆堂;周长安;张开兴

作者机构：

关键词： 茶园;蒸散量;预测模型;主成分分析;互信息;时域卷积网络

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2024 年 55 卷 009 期

页码： 337-346

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 在茶园水资源管理中，蒸散量（Evapotranspiration, ET）是评估作物水分需求的关键指标，由于茶园蒸散量预测具有时序性、不稳定性以及非线性耦合等特点，目前的茶园蒸散量预测模型存在预测精度较低的问题，针对此问题本文提出了一种新型的茶园蒸散量预测模型。首先使用互信息算法（Mutual information, MI）与主成分分析算法（Principal component analysis, PCA）相融合的数据处理算法（MIPCA）,筛选强相关的特征并提取主成分；其次将时域卷积网络（Temporal convolutional network, TCN）与Transformer融合，利用灰狼算法（Grey wolf optimization, GWO）优化超参数，捕捉茶园数据的全局依赖关系；最后整合2个网络构建了MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型，通过消融试验和对比试验验证了模型性能，并对模型在不同时间步长下的性能进行测试。结果表明，该模型平均绝对百分比误差（Mean absolute percentage error, MAPE）、均方根误差（Root mean square error, RMSE）和决定系数（Coefficient of determination,R2）3个评价指标分别为0.015 mm/d、0.312 mm/d和0.962,优于长短期记忆模型（Long short term memory, LSTM）等传统预测模型。在小时尺度、日尺度和月尺度下的R2分别为0.986、0.978和0.946,在不同时间步长下展现了良好的适应性和准确性。本文构建的MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型具有较高的预测精度和稳定性，可为茶园水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。

分类号： TP18%S571.1

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