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传统的柑橘灌溉方式主要依赖人工经验,一方面有可能导致灌溉时机不准确,另一方面有可能造成灌溉量过高或者过低,对果实的生长都会产生负面影响。柑橘果园水分蒸散量是表征耗水量的重要指标。为了实现对大面积柑橘果园蒸散量(Evapotranspiration,ET)的准确估算,制定更加科学精细化的灌溉策略,基于气象数据集,应用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和广义回归神经网络(General regressio