【摘 要】
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针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,西藏民族大学信息工程学院
【基金项目】
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宁夏回族自治区重点研发计划项目(2018NCZD0024)。
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针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光照度的集成算法。首先,将光照度作为模型的输入量代替太阳辐射,提出了基于光照度的晴朗指数;提出了以极端梯度提升模型(Extreme gradient boosting,XGBoost)、分布式梯度提升框架(Light gradient boosting machine,Light GBM)、随机森林回归(Random
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