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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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（RMSE）、模型效率系数（Ens）和决定系数（R2）分别为0.395mm？d~（-1）、0.924和0.902,WNN模型分别为0.401mm？d~（-1）、0.911和0.901,且两种模型计算精度均高于HS1（1.05mm？d~（-1）、0.885和0.334）、HS2（0.652mm？d~（-1）、0.892和0.736）和HS3（0.550mm？d~（-1）、0.881和0.812）模型。模型适用性验证进一步表明,GRNN和WNN模型在四川盆地西部和东部也具有较好的适用性,在输入参数中引入Ra能提高模型的模拟精度。因此,GRNN和WNN可以作为气象资料缺失条件下四川盆地ET0计算的推荐模型,且GRNN计算精度高于WNN,可优先选用。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92555X/201604/669789391.html

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关键词：Greaves 机器学习算法 学习算法 四川盆地 机器学习 参考作物蒸散量 温度资料 FAO-56 Penman-Monteith模型 机器学习算法

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