基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預(yù)測(cè)模型及環(huán)境因子影響研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4124 K
標(biāo)簽： 樹(shù)干液流預(yù)測(cè)模型 CNN-BiLSTM-Attetion 環(huán)境因子
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文檔介紹：樹(shù)木液流受生理活動(dòng)和多重環(huán)境因子的共同作用，表現(xiàn)為非線性和隨機(jī)性特征，為預(yù)測(cè)模型的精確度帶來(lái)挑戰(zhàn)。對(duì)此，結(jié)合CNN卷積層、BiLSTM雙向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)分別對(duì)樹(shù)干液流序列的局部特征、長(zhǎng)期依賴和關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，并根據(jù)自測(cè)銀杏液流數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹(shù)干液流預(yù)測(cè)模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4，相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外，還利用特征工程對(duì)環(huán)境因子的重要性進(jìn)行排名，分析銀杏樹(shù)干液流在生長(zhǎng)季初期對(duì)環(huán)境因子的響應(yīng)規(guī)律，對(duì)銀杏生長(zhǎng)季初期的灌溉和養(yǎng)護(hù)提供理論依據(jù)。
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