分类梯度提升算法(CatBoost)与蝙蝠算法(Bat)耦合建模预测中国西北部地区水面蒸发量

来源 :节水灌溉 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fgq861218

【摘要】

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为预测干旱、半干旱地区的水面蒸发量,以实测水面蒸发量为基准,利用我国西北部地区的45个气象站实测逐日最低气温、最高气温、相对湿度、风速及太阳辐射,建立基于蝙蝠算法的

【作者】

：

董力铭曾文治雷国庆

【机构】

：

武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室

【出处】

：

节水灌溉

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

水面蒸发机器学习蝙蝠算法随机森林模型分类梯度提升算法 pan evaporation machine learning bat algorithm ra

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51879196)

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为预测干旱、半干旱地区的水面蒸发量,以实测水面蒸发量为基准,利用我国西北部地区的45个气象站实测逐日最低气温、最高气温、相对湿度、风速及太阳辐射,建立基于蝙蝠算法的分类梯度提升算法模型(Bat-CB)并与原分类梯度提升算法模型(CatBoost)及随机森林模型(RF)进行对比。结果表明Bat-CB模型的预测能力与稳定性(RMSE为0.859~2.227 mm/d;MAE为0.540~1.328 mm/d;NSE为0.625~0.894;MAPE为0.162~0.328)最优,而CatBoost模型(RMS

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