【摘 要】
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准确预测冻融期土壤蒸发量,对于干旱半干旱地区水资源高效利用有着重要意义。基于传统极限学习机(ELM)输入权值与阈值随机给定导致预测结果精度不高的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化极限学习机的冻融期土壤蒸发预测模型。以2016-2017年冻融期9个影响土壤蒸发的因素作为输入因子,实测土壤蒸发量作为输出因子,分别建立ELM模型、GA-ELM模型、PSO-ELM模型对冻融期土壤蒸发量进行预测。
【机 构】
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太原理工大学水利科学与工程学院,山西省水文水资源勘测局太谷均衡实验站
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41572239),国家自然科学基金青年科学基金项目(41502243),山西省自然科学基金面上基金项目(201901D111053),山西省水利科学技术研究与推广项目(SZ-2020-34),国家级大学生创新创业项目(202010112016)。
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准确预测冻融期土壤蒸发量,对于干旱半干旱地区水资源高效利用有着重要意义。基于传统极限学习机(ELM)输入权值与阈值随机给定导致预测结果精度不高的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化极限学习机的冻融期土壤蒸发预测模型。以2016-2017年冻融期9个影响土壤蒸发的因素作为输入因子,实测土壤蒸发量作为输出因子,分别建立ELM模型、GA-ELM模型、PSO-ELM模型对冻融期土壤蒸发量进行预测。结果表明,对输入因子进行随机函数处理后可提高模型预测精度,PSO-ELM模型预测精度优于单一ELM模型和
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