典型文献
利用MARS估算不同气象要素组合下的参考作物蒸散量
文献摘要：
建立精确预测参考作物蒸散量(ET0)的计算模型对区域水资源规划和灌溉调度设计具有重要意义.聚焦评估多元自适应回归样条模型(multivariate adaptive regression splines,MARS)计算每日ET0的性能.首先,将Penman-Monteith方程计算的ET0作为标准值;然后,利用中国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州伊宁站1996-2015年逐日气象数据,建立14种不同气象参数组合下的MARS模型并计算ET0;最后,将结果与广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)、支持向量机(support vector machine,S VM)及基于温度、传质、辐射和气象参数的10个经验方程进行比较.结果表明,MARS、GRNN和SVM计算ET0的精度均高于经验方程,整体上MARS性能最好、精度最高,而SVM略优于GRNN.
文献关键词：
参考作物蒸散量;多元自适应回归样条;广义回归神经网络;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
张艺潇;赵忠国;郑江华
作者机构：
新疆大学资源与环境科学学院,新疆 乌鲁木齐,830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆 乌鲁木齐,830046
文献出处：
引用格式：
[1]张艺潇;赵忠国;郑江华-.利用MARS估算不同气象要素组合下的参考作物蒸散量)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(05):789-798
A类：
气象要素组合,灌溉调度
B类：
MARS,同气,参考作物蒸散量,精确预测,ET0,区域水资源,水资源规划,多元自适应回归样条,multivariate,adaptive,regression,splines,Penman,Monteith,标准值,中国新疆,新疆维吾尔自治区,伊犁哈萨克自治州,伊宁,逐日,气象数据,气象参数,数组,广义回归神经网络,general,neural,network,GRNN,support,vector,machine,传质,经验方程
AB值：
0.316071
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