【摘 要】
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为获得计算重庆地区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET 0)的最优模型,选用支持向量机模型(SVM)、高斯指数模型(GEM)、随机森林模型(RF)、极限学习机模型(
【机 构】
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重庆市水利电力建筑勘测设计研究院,西南大学资源环境学院
【基金项目】
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重庆市社会民生类重点研发项目“渝东北小微型水利工程防治洪旱灾害关键技术研究”(cstc2018jscx-mszdX0052)
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为获得计算重庆地区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET 0)的最优模型,选用支持向量机模型(SVM)、高斯指数模型(GEM)、随机森林模型(RF)、极限学习机模型(ELM)和广义回归神经网络模型(GRNN)5种人工智能模型,以丰都、奉节、沙坪坝、万州、酉阳共5个站点1991—2016年的逐日气象数据为基础,估算ET 0日值、月值,并与Penman-Monteith(P-M)计算结果进行了对比,结果表明:不同模型精度存在差异,在相同气象参数输入的情况下,人
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