基于RF-BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多時(shí)次土壤水分動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

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摘要：為探究土壤水分變化特征，提高土壤水分的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，提出基于隨機(jī)森林與雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的土壤水分預(yù)測(cè)方法（RF-BiLSTM），采用三亞國(guó)家氣候觀象臺(tái)2016—2021年10 cm深度的土壤體積含水量小時(shí)數(shù)據(jù)和同期7個(gè)氣象要素（氣溫、地面溫度、10 cm地溫、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、降水量、蒸發(fā)量）資料，開(kāi)展多時(shí)次土壤水分預(yù)測(cè)。（剩余11500字）