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基于CNN-BiLSTM-Attetion的银杏液流预测模型及环境因子影响研究
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作者 李波 武斌 《电子技术应用》 2024年第9期101-105,共5页
树木液流受生理活动和多重环境因子的共同作用,表现为非线性和随机性特征,为预测模型的精确度带来挑战。对此,结合CNN卷积层、BiLSTM双向网络结构和注意力机制的优势分别对树干液流序列的局部特征、长期依赖和关键信息进行提取,并根据... 树木液流受生理活动和多重环境因子的共同作用,表现为非线性和随机性特征,为预测模型的精确度带来挑战。对此,结合CNN卷积层、BiLSTM双向网络结构和注意力机制的优势分别对树干液流序列的局部特征、长期依赖和关键信息进行提取,并根据自测银杏液流数据集构建基于CNN-BiLSTM-Attetion的树干液流预测模型。该模型的R^(2)、MSE和MAE分别为0.9773、0.0029和0.0134,相较于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外,还利用特征工程对环境因子的重要性进行排名,分析银杏树干液流在生长季初期对环境因子的响应规律,对银杏生长季初期的灌溉和养护提供理论依据。 展开更多
关键词 树干液流预测模型 cnn-bilstm-attetion 环境因子 生长季初期
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