針對(duì)隴中黃土丘陵溝壑區(qū)土壤水蝕過程復(fù)雜且難以有效預(yù)測(cè)的問題,以定西市安家溝水土保持試驗(yàn)站2005—2016年1～12月人工草地徑流場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)為主要來源,將流域月降雨量、月侵蝕性降雨量、月徑流量、月降雨強(qiáng)度、徑流場(chǎng)面積、徑流場(chǎng)坡度、土壤砂粒含量、土壤粘粒含量8個(gè)因子作為輸入因子,月土壤水蝕量作為輸出,運(yùn)用偏最小二乘法（Partial Least-Squares Regression,PLSR）和長(zhǎng)短期記憶（Long Short-Term Memory,LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立人工草地土壤水蝕預(yù)測(cè)模型,并利用BP（Back Propagation）、RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)模型的有效性進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明:PLSR將模型8個(gè)輸入因子減少為4個(gè),從而有效解決LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)樣本數(shù)量要求過高的問題; PLSR和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)合可以有效提高模型對(duì)人工草地土壤水蝕過程的預(yù)測(cè)精度和收斂速度,預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差小于4%,相關(guān)系數(shù)高于其他3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,而迭代次數(shù)、均方根誤差和平均絕對(duì)誤差均低于其他3種模型;研究發(fā)現(xiàn)坡... 

【文章來源】：干旱區(qū)地理. 2020,43(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型細(xì)胞單元結(jié)構(gòu)圖

首先根據(jù)PLSR交叉有效性原則從輸入的t個(gè)自變量x1,x2,…,xt中提取m個(gè)主成分t1,t2,…,tm,經(jīng)“歸一化”處理后輸入到LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏層,當(dāng)數(shù)據(jù)t1,t2,…,tm輸入結(jié)束后,LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的細(xì)胞單元對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,并將隱藏層最終狀態(tài)hm傳輸?shù)捷敵鰧?經(jīng)“去歸一”化處理后得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果y,如圖2所示。2 結(jié)果與分析

本研究以月水蝕性降雨量x1、月降雨強(qiáng)度x2、月徑流量x3、徑流場(chǎng)坡度x4為自變量,月水蝕量y為因變量,建立基于 PLSR-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工草地土壤水蝕預(yù)測(cè)模型。2.2 PLSR-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練及參數(shù)調(diào)整

【參考文獻(xiàn)】：
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