基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預測模型及環境因子影響研究
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大?。?span>4124 K
標簽: 樹干液流預測模型 CNN-BiLSTM-Attetion 環境因子
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文檔介紹:樹木液流受生理活動和多重環境因子的共同作用,表現為非線性和隨機性特征,為預測模型的精確度帶來挑戰。對此,結合CNN卷積層、BiLSTM雙向網絡結構和注意力機制的優勢分別對樹干液流序列的局部特征、長期依賴和關鍵信息進行提取,并根據自測銀杏液流數據集構建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹干液流預測模型。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,還利用特征工程對環境因子的重要性進行排名,分析銀杏樹干液流在生長季初期對環境因子的響應規律,對銀杏生長季初期的灌溉和養護提供理論依據。
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