一种基于深度学习元胞自动机模型的土壤含水量预测方法
- 专利权人:
- 中国科学院南京土壤研究所
- 发明人:
- 宋效东,刘峰,张甘霖,赵玉国,李德成,杨金玲
- 申请号：
- CN201510587554.0
- 公开号：
- CN105243435B
- 申请日:
- 2015.09.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 唐循文
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于深度学习元胞自动机模型的土壤含水量预测方法，结合了机器学习和地理现象模拟的方法，就土壤含水量的不同时空预测方面进行了改进，能够借助深度学习的方法获取土壤含水量预测函数局部最优解；并且本发明结合模型检验机制对模型的泛化能力进行了定量检验，提出了元胞自动机的自我改善机制，更加确保了模型的健壮性，这种混合技术的突破有望为复杂区域的土壤水分实时监测提供技术支撑，不仅能够降低土壤水分的预测成本，也显著提升了土壤含水量的预测精度，具有广阔的工业化应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
