【摘 要】
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为了进一步提高空间插值的精度,搭建生成对抗网络(GANs)、最小二乘生成对抗网络(LSGANs)及Gauss径向基神经网络(GRBFNN)。使用国家气象科学数据网1960—2013年619个气象站点
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,华北水利水电大学测绘与地理信息学院
【基金项目】
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水利部“948”计划资助项目(201328),国家自然科学基金资助项目(51709107)
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为了进一步提高空间插值的精度,搭建生成对抗网络(GANs)、最小二乘生成对抗网络(LSGANs)及Gauss径向基神经网络(GRBFNN)。使用国家气象科学数据网1960—2013年619个气象站点数据的平均值,将上述3种深度学习模型对降水量和平均气温的插值结果与普通Kriging(OK)及反向距离加权(IDW)的插值结果进行对比分析,并进行交叉验证。结果表明:全国气象站点降水量和平均气温数据的空间插值中,IDW法优于OK法。当训练样本较多时,LSGANs模型空间插值表现最好;当训练样本数量较少时,GRB
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