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基于改进时间全卷积网络的中短期树干液流预测
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作者 姚琴娟 王伟博 +4 位作者 胡云昊 任桢 罗煦钦 张培松 邬嘉豪 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2026年第1期104-114,共11页
[目的]为准确预测短期至中期的树干液流速率,提出一种基于CEEMDAN-SE-CE-UnetTSF的混合预测模型,用于实现树干液流的中短期精准预测,对于评估森林水分利用效率以及实现树木健康状况的早期诊断具有重要意义。[方法]首先,采用完全集成自... [目的]为准确预测短期至中期的树干液流速率,提出一种基于CEEMDAN-SE-CE-UnetTSF的混合预测模型,用于实现树干液流的中短期精准预测,对于评估森林水分利用效率以及实现树木健康状况的早期诊断具有重要意义。[方法]首先,采用完全集成自适应噪声经验模态分解与样本熵分析,提取树干液流序列的内在模态特征;其次,利用交叉熵算法筛选关键环境变量,最终确定4个主要环境因子作为模型输入;最后,在此基础上,构建基于UnetTSF架构的预测框架,分别对未来24~168 h的液流速率进行预测。研究采用来自SAPFLUXNET的公开数据集,包含2013—2015年间以30 min间隔采集的49 660条树干液流与环境因子记录。[结果]在不同预测时间尺度下所提出的模型性能均优于Transformer、Informer、Autoformer和PatchTST等主流时序预测模型。该模型在不同时间跨度的数据集上均表现出良好的预测精度与鲁棒性,具有较强的泛化能力。[结论]构建的树干液流预测模型不仅方法上有创新,还为智慧林业管理中的水分监测与生理诊断提供了有效的技术支持,在水资源优化与森林健康管理领域具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 完全集成自适应噪声经验模态分解 样本熵 交叉熵 unettsf 树干液流
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