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冬小麦需水量的预测模型对比分析

文献类型： 中文期刊

作者： 杜云 1 ; 张婧婧 1 ; 雷嘉诚 1 ; 李博 1 ; 李永福 2 ;

作者机构： 1.新疆农业大学计算机与信息工程学院/智能农业教育部工程研究中心/新疆农业信息化工程技术研究中心

2.新疆农业科学院土壤肥料与农业节水研究所

关键词： 冬小麦;需水量;预测;LSTM;CNN-BiLSTM

期刊名称： 新疆农业科学

ISSN： 1001-4330

年卷期： 2024 年 61 卷 007 期

页码： 1590-1596

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】构建冬小麦需水量预测模型，提高需水量预测的精准度，为基于气象信息的需水量预测提供更为可靠的方法。【方法】选取新疆奇台县近5年的气象数据，采用公式Penman-Monteith计算冬小麦需水量（近似为真实需水量）,基于CNN-BiLSTM模型，将平均温度、风速、湿度和降水量4个变量作为输入参数，预测冬小麦需水量，对比评估预测CNN-BiLSTM与LSTM、BiLSTM等6种模型的精准性。【结果】采用少量参数分别输入BP、RNN、LSTM、改进的BiLSTM和CNN-BiLSTM等模型中预测需水量，BP神经网络的预测效果较差。在模型评估中，CNN-BiLSTM比LSTM的R2提高约8%,MSE降低约0.56。【结论】CNN-BiLSTM模型对小麦需水量预测更加精准。

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