發(fā)布時間：2020-11-11 19:38

　　 潛熱通量是地球表面能量預(yù)算的重要組成部分,也是水文循環(huán)中重要的一環(huán)。完整的潛熱通量數(shù)據(jù)是估算作物生長模型和水文模型的重要參數(shù),對于精準(zhǔn)計算農(nóng)作物需水量,農(nóng)業(yè)用水調(diào)控和區(qū)域水資源管理有重要意義。但由于天氣及其它原因,檢測潛熱通量數(shù)據(jù)的渦度相關(guān)儀會受到不同程度的損壞,造成數(shù)據(jù)的缺失,難以提供完整的潛熱通量數(shù)據(jù)。因此,潛熱通量缺失數(shù)據(jù)的補全就成了亟需解決的問題。傳統(tǒng)的潛熱通量插補模型需要大量的氣象數(shù)據(jù),計算過程也比較復(fù)雜。在氣象資料缺乏的情況下難以精準(zhǔn)計算。本文旨在研究當(dāng)氣象資料缺乏情況下采用機器學(xué)習(xí)方法對潛熱通量缺失數(shù)據(jù)進行插補。本文的主要研究內(nèi)容包括:(1)使用機器學(xué)習(xí)的方法對潛熱通量影響因子進行特征分析和選取,并從生態(tài)學(xué)角度對結(jié)果進行分析論證。(2)基于選取的影響因子,分別使用極限學(xué)習(xí)機,誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量回歸和XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等機器學(xué)習(xí)方法對缺失的數(shù)據(jù)進行插補,實驗結(jié)果表明,XGBoost與極限學(xué)習(xí)機效果最佳,R2分別達到了 0.8672與0.8504,但極限學(xué)習(xí)機在參數(shù)調(diào)整上更加簡便,因此選取極限學(xué)習(xí)機作為進一步研究的方法。(3)極限學(xué)習(xí)機初始參數(shù)隨機導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定,而且隱藏層節(jié)點過多時會出現(xiàn)過擬合情況,為了提高極限學(xué)習(xí)機的泛化性能引入核極限學(xué)習(xí)機,在使用遺傳算法進行參數(shù)調(diào)優(yōu)后核極限學(xué)習(xí)機的R2達到了 0.8545,同時在此基礎(chǔ)上,根據(jù)潛熱通量的特性進行分時段實驗,結(jié)果顯示最佳R2可達0.8836,是一種更合適的潛熱通量插值補全策略。
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P422;TP181
【部分圖文】：

１０７°４ｒ，位置如圖２．１所示，總面積７１３０ｋｍ２。四周與陜西、甘肅、省相接，是四省的交界處。地形南邊較高北邊較低，從黃土高原向過渡，北方即是毛烏素沙漠地區(qū)。屬于干旱向半千旱逐漸過渡的地區(qū)境過去并非如此，是由于長時間的農(nóng)業(yè)耕作，土地以及水資源利用有其他的一些人為及自然因素，導(dǎo)致土地荒漠化日益嚴(yán)重。如今，貌中占了很大的比重（張克斌，王錦林等，２００３）。??屬于半荒漠草原地區(qū)，干旱、大風(fēng)以及豐富的沙物質(zhì)是影響鹽池縣自然因素。鹽池自然環(huán)境種最典型的特征就是干旱。由于其地理特征，南向北，從東南向西北遞減的規(guī)律。并且由于受季風(fēng)的影響，降水均，主要降水時間集中在夏季和秋季。８０％以上的降水量都在５—９縣春天發(fā)生旱情的總占比達到近九成（樊勝岳，周立華等，２００５）。??峻的水資源缺乏現(xiàn)狀，以往在該地區(qū)的研宄主要集中在植物抗旱方面，??物個體水分的吸收情況與土地含水量等，較少關(guān)注到提高水的利用率鹽池潛熱通量的研宄，可以對鹽池地區(qū)林地草地合理灌溉提出正確如何利用影響因素的變化來提高潛熱通量的利用也有意義。??

以有很好的容錯性和魯棒性。??（３）具備強大的數(shù)據(jù)處理能力，在同一時刻不僅能夠處理一個特征，而是采??用并行分布式處理，可以同時處理實物的多個特征，在數(shù)據(jù)的并行處理能力上得??到了很大的提升。??（４）由于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最終得到的結(jié)果是中間大量神經(jīng)元共同貢獻的，當(dāng)??其中一個神經(jīng)元出現(xiàn)問題的時候，其它神經(jīng)元不會受到影響，因此最終的結(jié)果不??會受到很大的影響。??（５）在運行的過程中設(shè)定好初始參數(shù)后無需再對模型進行調(diào)整，只需讓其自??行學(xué)習(xí)即可，擁有自學(xué)習(xí)的特點。??２．２．１基本概念??從生理學(xué)的角度來看，人類大腦中最基本的單位就是神經(jīng)元。從神經(jīng)生理學(xué)??和神經(jīng)解剖學(xué)的角度己經(jīng)有很多的實驗證明了人的大腦皮層控制著人的行為活??動，在我們的大腦皮層中，存在著上億個神經(jīng)元。基本的神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)如圖２．２所??示。神經(jīng)元擁有不同的性能和功能，它們通過連接的區(qū)別構(gòu)成了不同的類型，人??類一切的行為和活動就是由基礎(chǔ)神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所控制。??

－：??＝［ｘ，，ｘ２．．．．，ｘ？］?（２－２）??可以表示為（２－３）：??ｗ，?＝［ｖｔ？，，ｗ２，ｖｉ；３］?（２－３）??結(jié)構(gòu)??經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前被廣泛應(yīng)用在工業(yè)界，同時科研人員對其依然保持著經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度通常遠遠低于要求，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是它在過去應(yīng)用受限的重要因素之一。在誤差反向傳之后，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才被實現(xiàn)，ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最經(jīng)典的多層前饋型絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三層，分別是輸入層、隱含層和輸出層，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中個神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元可以同時進行并行計算。ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模的神經(jīng)元之間不發(fā)生接觸，只與其之后一層的神經(jīng)元有信息交流，誤差反向傳遞進行參數(shù)調(diào)節(jié)即可訓(xùn)練得到最后的模型。圖２．３展示絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。??
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本文編號：2879644