人民黄河

作者：谢育珽;郑翔天;史俊才;刘萍;申文明;程文飞;李新华;杨静;邢云飞

单位：（1.太原理工大学 大数据学院，山西 太原 030024；2.东北师范大学 经济与管理学院，吉林 长春 130117；3.中国移动通信集团山西有限公司 阳泉分公司，山西 阳泉 045000；4.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094；5.太原理工大学 软件学院，山西 太原 030024； 6.吕梁市生态环境局，山西 吕梁 033000）

关键词：蒸发皿蒸发量;时间卷积网络;K-近邻算法;空间因素

蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。选取我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象数据，以时间卷积网络（TCN）模型为基础模型，运用K-近邻（KNN）算法对蒸发皿蒸发量的空间因素进行筛选，构建KNN-TCN蒸发皿蒸发量预测模型，并利用平均绝对误差、均方根误差和判定系数3项指标对目标站点的蒸发量预测精度进行评价。结果表明：1）KNN-TCN模型预测结果明显优于LSTM模型；2）相比基础TCN模型，KNN-TCN模型预测结果的判定系数提升了2.52%，平均绝对误差、均方根误差分别降低了23.97%、13.06%。

来源：2024年第6期

《人民黄河》期刊编辑部

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