机器学习模型在河北省参考作物蒸散量计算中的比较

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【摘要】

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为研究河北省参考作物蒸散量ET0的适用方法,以极限学习机模型ELM和广义回归神经网络模型GRNN为基础,对其1961-2015年的ET0进行了估算,并以Penman-Monteith模型P-M为标准,与Ha

【作者】

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张薇霍树义贾悦

【机构】

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河北省南运河河务管理处,河北水利电力学院

【出处】

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节水灌溉

【发表日期】

：

2018年4期

【关键词】

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河北省参考作物蒸散量机器学习模型极限学习机广义回归神经网络 Hebei province the reference crop evapotranspi

【基金项目】

：

河北省水利科研与推广计划项目“提高灌溉水有效利用率测定方法研究”（201550）.

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为研究河北省参考作物蒸散量ET0的适用方法,以极限学习机模型ELM和广义回归神经网络模型GRNN为基础,对其1961-2015年的ET0进行了估算,并以Penman-Monteith模型P-M为标准,与Hargreaves模型HS模型计算结果进行了比较,结果表明：ELM模型与GRNN模型在ET0日值和月值的模拟精度明显高于H-S模型,同时不同模型的相对均方根误差RMSE值均表现为GRNN

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