基于不同機器學習模型的川中丘陵區(qū)參考作物蒸散量模擬

摘要： 為探究不同數(shù)值模擬模型在川中丘陵區(qū)的適應能力,提高川中丘陵區(qū)氣象資料缺失下的參考作物蒸散量(ET_0)預報精度。
選取7個代表性站點1961-2016年逐日氣象資料,分別建立基于M5回歸樹(M5-RT)、雙隱含層優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(H-BPNN)和交叉驗證優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(CV-GRNN)的ET_0預報模型。