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基于GRNN的冻融期土壤蒸发预测

解雪,陈军锋,李晓敏,郑秀清,薛静,苗春燕,冯慧君

wf（2019）

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Abstract
基于2017～2018年冻融期实测大田土壤蒸发数据和日气象数据,采用主成分分析法与广义回归神经网络(GRNN)相结合的方法对土壤蒸发量进行预测.即先利用主成分分析法提取影响冻融期土壤蒸发的7个主要因子,将其作为GRNN模型的输入变量,土壤蒸发量作为输出变量;再利用10折交叉验证法选取的最佳光滑因子建立GRNN土壤蒸发预测模型.结果 表明,GRNN模型预测值与实测值拟合程度较高,R2为0.982、均方根误差为0.014 mm/d、平均相对误差为5.281％、平均绝对误差为0.010 mm/d,模型模拟精度较高,可用于冻融期土壤蒸发预测.
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