摘 要: 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息,导致模型预测性能不佳等问题,该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络( long short-term memory, LSTM )与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中,采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系;在解码层中,利用 LSTM 提取 短期时序依赖,以增强时间序列的连贯性,同时引入改进的反向残差前馈网络( improved residual feedforward network, IRFFN )以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理,并进行了归一化处理;然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析,并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征;最终通过网格搜索法对 超参数进行优化,并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析,提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度,其平均绝对误差( mean absolute error, MAE )、均方根误差( root mean square error, RMSE )和决定系数( R 2 )分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ,与基础模型 Informer 相比,冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度,为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词: 冠层 ; 温度 ; 非线性时间序列 ; 长短期记忆神经网络 ; Informer doi : 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号: TP18 ; S165 文献标志码: A 文章编号: 1002-6819(2025)-07-0001-11
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材料Sio 2。在拓扑模式下,电场高度局部位于分层结构的反转中心(也称为界面),并成倍地衰减到批量上。因此,当从战略上引入非线性介电常数时,出现了非线性现象,例如Biscable状态。有限元数值模拟表明,当层周期为5时,最佳双态状态出现,阈值左右左右。受益于拓扑特征,当将随机扰动引入层厚度和折射率时,这种双重状态仍然存在。最后,我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法,可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
5.1 t es eSt车辆............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ....................................................................................................................................... 16 6 ANNEXES ........................................................................................................................................................... 17
声明................................................................................................................................ 1
军官 指挥 KURT ALBAUGH STERETT DDG 104 CHRISTINA APPLEMAN MUSTIN DDG 89 ANDREA BENVENUTO* HOPPER DDG 70* BRANDON BONTON PAUL HAMILTON DDG 60 CAM BURNETTE* PORTER DDG 78* ASHLEY CARLINE LABOON DDG 58 JARED CARLSON ARLEIGH BURKE DDG 51 ANDREW DARJANY CLEVELAND LCS 31 BLUE (船员 129) TIM DEVALL PINCKNEY DDG 91 STEVEN FRESSE* LITTLE ROCK LCS 9 BLUE (船员 109) SEAN HURLEY MOBILE LCS 26 GOLD (船员 222) JOHN KAVANAGH KINGSVILLE LCS 26 BLUE (船员 231) 基思·克鲁奇克·卡尼 DDG 64 詹姆斯·科菲·特鲁克斯顿 DDG 103 彼得·拉森* 约翰·保罗·琼斯 DDG 53* 塞巴斯蒂安·克鲁尔 约翰·S·麦凯恩 DDG 56 林齐·刘易斯 圣巴巴拉 濒海战斗舰 32 金 (船员 230) 凯瑟琳·朗* 桑普森 DDG 102* 梅根·马卡连科 钟勋 DDG 93 詹姆斯·麦克劳林 加布里埃尔·吉福德 濒海战斗舰 10 金 (船员 202) 瑞安·米勒 贝洛伊特 濒海战斗舰 29 蓝色 (船员 127) 丹·奥尼尔 约翰·芬 DDG 113 格雷格·皮奥伦* 格雷夫利DDG 107* STEVEN PRUGH MITSCHER DDG 57 JORGE ROLDAN* FORREST SHERMAN DDG 98* LEE SHEWMAKE 底特律 LCS 7 BLUE (船员 111) JACK SKAHEN LENAH H SUTCLIFFE HIGBEE DDG 123 KAILEY SNYDER RUSSELL DDG 59 JORDAN STUTZMAN MCCAMPBELL DDG 85 EARVIN TAYLOR DONALD COOK DDG 75 JONATHAN VOLKLE* 马里内特 LCS 25 BLUE (船员 107)* * RESLATE
军官指挥 WILLIAM BICKEL TORTUGA LSD 46 ANDREW BINGHAM 机动式濒海战斗舰 26 蓝色船员 211 PATRICK BRINKMAN JACKSON LCS 6 蓝色船员 213 MATT BROOKS* PCU JOHN BASILONE DDG 122* JASON BURROUGHS KIDD DDG 100 JARED CARLSON* BULKELEY DDG 84* ERIC BURTNER-ABT* 机动式濒海战斗舰 26 金牌船员 222* PIA CHAPMAN MASON DDG 87 ANDREW DARJANY* PCU HARVEY C BARNUM JR DDG 124* FRANK DORE ROSS DDG 71 EMILY GEDDES GONZALEZ DDG 66 WILLIAM GREEN* COOPERSTOWN LCS 23 金牌船员 105* 安东尼·格鲁西奇 斯托特 DDG 55 埃兹拉·哈奇 德尔伯特·D·布莱克 DDG 119 布伦特·霍洛韦* 卡尔·M·莱文 DDG 120* 玛吉·基尔 格里德利 DDG 101 莫莉·劳顿 柯蒂斯 威尔伯 DDG 54 妮可·洛贝克 哈尔西 DDG 97 米歇尔·马修斯 詹姆斯·E·威廉姆斯 DDG 95 伊桑·雷伯* 阿利·伯克 DDG 51* 迈克·谢尔切尔 尼采 DDG 94 安德鲁·斯塔福德 威廉·P·劳伦斯 DDG 110 史蒂夫·特杰森·希金斯 DDG 76 安德鲁·蒂姆纳* 苏利文 DDG 68* 布莱克·瓦尼尔 曼彻斯特 LCS 14 金牌船员 205 乔丹·怀特 杜威 DDG 105 * RESLATE