融合注意力機制的CNN-LSTM模型預(yù)測蒸發(fā)皿蒸發(fā)量

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摘要：蒸發(fā)量數(shù)據(jù)對于水循環(huán)機制理解、水資源規(guī)劃和農(nóng)業(yè)灌溉管理等領(lǐng)域至關(guān)重要?；谛陆卖敺貐^(qū)1973～2022年的逐日氣象數(shù)據(jù)，按各氣象因素重要性進(jìn)行分組，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型為基礎(chǔ)模型，融入注意力機制（Attention）以增強模型對關(guān)鍵氣象因素的識別和處理能力，構(gòu)建了一種CNN-LSTM-Attention組合模型來預(yù)測蒸發(fā)皿蒸發(fā)量。（剩余10895字）