【摘 要】
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本研究旨在通过长短期记忆神经网络(LSTM)对地下水位进行模拟和预测.使用了气温、降水量、蒸发量作为变量,采用了保定市境内21个测站逐月的地下水位数据进行建模.此外,对于每一个测站,把邻近测站的地下水位也作为变量输入,以体现空间上的相互影响.结果表明,一半以上测站的R2都达到了0.8以上,并且R2值的大小与测站的分布相关.并且所有数据的R2值达到了0.988.这表明LSTM网络可以准确地模拟出地下
【机 构】
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首都师范大学 资源环境与旅游学院 北京市 100048 首都师范大学 资源环境与旅游学院 北京市
【出 处】
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中国环境科学学会2020科学技术年会
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本研究旨在通过长短期记忆神经网络(LSTM)对地下水位进行模拟和预测.使用了气温、降水量、蒸发量作为变量,采用了保定市境内21个测站逐月的地下水位数据进行建模.此外,对于每一个测站,把邻近测站的地下水位也作为变量输入,以体现空间上的相互影响.结果表明,一半以上测站的R2都达到了0.8以上,并且R2值的大小与测站的分布相关.并且所有数据的R2值达到了0.988.这表明LSTM网络可以准确地模拟出地下水位的时间分布,并且可以表达出其在空间上的相互影响.
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