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基于深度学习方法预测缺资料区域深层土壤水分

张自豪 王国强 薛宝林 阿膺兰 张晓婧 王立波

水利水电技术(中英文)2022,Vol.53Issue(11):P.25-36,12.
水利水电技术(中英文)2022,Vol.53Issue(11):P.25-36,12.DOI:10.13928/j.cnki.wrahe.2022.11.003

基于深度学习方法预测缺资料区域深层土壤水分

张自豪 1王国强 1薛宝林 1阿膺兰 2张晓婧 1王立波1

作者信息

  • 1. 北京师范大学水科学研究院,北京100875
  • 2. 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京100038
  • 折叠

摘要

关键词

土壤水分/深度学习/缺资料流域/生态水文/神经网络/半干旱区/黄河流域/气候变化

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

张自豪,王国强,薛宝林,阿膺兰,张晓婧,王立波..基于深度学习方法预测缺资料区域深层土壤水分[J].水利水电技术(中英文),2022,53(11):P.25-36,12.

基金项目

内蒙自治区科技重大专项(2020ZD0009) (2020ZD0009)

国家杰出青年科学基金项目(52125901)。 (52125901)

水利水电技术(中英文)

OA北大核心CSTPCD

1000-0860

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