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机器学习在西北干旱半干旱区地下水埋深预测中的应用
编号：418
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-10 19:57:52 浏览：743次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 10:43（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp12] 主题12、大气物理与气象气候
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摘要
由于缺乏准确的数据和复杂的参数化，地下水深度的预测对数值模型来说是一个挑战。机器学习可以有效地解决这一问题，并在许多地区的地下水深度预测中被证明是有用的。本文将两个新模型应用于宁夏地区地下水深度的预测。这两个模型将多头注意和改进的蜣螂优化算法与卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)和卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)两种混合深度学习模型相结合。结合多头注意力和改进的蜣螂优化器的混合深度学习算法表现更好。CNN-LSTM性能优于CNN-GRU。改进的蜣螂优化器模型比原始屎壳郎优化器模型具有更好的预测性能。此外，与传统统计模型多元线性回归模型相比，深度学习模型具有更好的性能。
关键词
地下水,短期气候预测
报告人
蔡嘉睿
硕士研究生 南京信息工程大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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