机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET_0计算中的比较

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	机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET_0计算中的比较
	冯禹; 崔宁博; 龚道枝
刊名	中国农业气象
	2016-08-20
期号	04 页码:415-421
关键词	参考作物蒸散量温度资料 FAO-56Penman-Monteith模型机器学习算法 Hargreaves模型
英文摘要	以四川盆地中部遂宁气象站2001-2010年逐日温度资料和大气顶层辐射(Ra)为输入参数,以FAO-56Penman-Monteith(PM)模型计算的参考作物蒸散量(ET0)为标准,分别利用广义回归神经网络(GRNN)和小波神经网络(WNN)两种机器学习算法建立ET0模拟模型,并对GRNN、WNN和Hargreaves(HS1)与两种改进的Hargreaves(HS2和HS3)模型的ET0模拟效果进行对比分析,利用2011-2014年数据对各模型模拟精度进行验证,分析仅有温度资料时不同模型在四川盆地的适用性。结果表明:GRNN模型和WNN模型均具有较强的适用性,GRNN模型均方根误差(RMS...
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://111.203.20.206/handle/2HMLN22E/18344]
专题	农业环境与可持续发展研究所_旱作节水研究室
作者单位	中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部旱作节水农业重点实验室;四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院;南方丘区节水农业研究四川省重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	冯禹,崔宁博,龚道枝. 机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET_0计算中的比较[J]. 中国农业气象,2016(04):415-421.
APA	冯禹,崔宁博,&龚道枝.(2016).机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET_0计算中的比较.中国农业气象(04),415-421.
MLA	冯禹,et al."机器学习算法和Hargreaves模型在四川盆地ET_0计算中的比较".中国农业气象 .04(2016):415-421.