【摘 要】
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为了检验气象干旱预测模型的有效性,利用1951—2017年河南省19个气象站逐月降水量数据,计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列长短时记忆神经网络模型(LSTM)。对模
【机 构】
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青海省水文水资源测报中心,华北水利水电大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51679089),2019年度河南省重点研发与推广专项(192102310257)
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为了检验气象干旱预测模型的有效性,利用1951—2017年河南省19个气象站逐月降水量数据,计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列长短时记忆神经网络模型(LSTM)。对模型参数进行率定和验证后,结合改进的经验贝叶斯克里金插值法(EBK),对河南省气象站多尺度SPI值进行时间序列预测和空间分布预测,并借助均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)对回归预测模型的有效性进行判定。结果表明:在时间序列预测方面,LSTM模型在1月、24月尺度SPI的RMSE值分别为1.116
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