基于粒子群优化(PSO)超限学习机预测新疆参考作物蒸散量

作者：尹起; 周建平^*; 许燕; 李志磊; 樊湘鹏; 魏禹同

来源：江苏农业学报, 2021, 37(03): 622-631.

• 新疆
• 粒子群优化
• 超限学习机
• 参考作物蒸散量
• 模型精度

参考作物蒸散量(ET0)的准确预测对于作物需水量预测、农田精准灌溉和提高水资源利用效率等具有重要意义。为了解决传统方法获取ET0的弊端,本研究基于粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)-超限学习机(Extreme learning machine, ELM)预测ET0。通过选取新疆地区3个站点(乌鲁木齐、喀什、哈密)的最高气温(Tmax)、最低气温(Tmin)、平均相对湿度(RH)、风速(u2)、光照时间(n)等气象数据,建立PSO-ELM预测模型,对模型精度和普适性进行研究,并通过与ELM、Makkink、I-A模型的对比,探究不同气象因子组合模型的预测精度。结果表明,PSO-ELM模型在5种气象因子输入下具有最高预测精度(平均R2=0.974 7,平均MAE=0.252 0 mm/d,平均RMSE=0.364 3 mm/d)。由PSO-ELM6模型与ELM、Makkink、I-A模型的对比结果看出,在相同的气象因子输入条件下,3个站点用PSO-ELM6模型预测的效果最好。通过对PSO-ELM3模型在新疆地区普适性的研究发现,该模型具有较高的预测精度(平均R2=0.946 5,平均MAE=0.307 0 mm/d,平均RMSE=0.356 9 mm/d)。不同站点、不同气象因子输入的PSO-ELM模型能够较为精准地反映气象因子与ET0之间复杂的非线性关系,且模型在新疆地区的普适性较好,可以为新疆地区逐日ET0预测提供新的方法。

• 单位
  新疆大学