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基于机器学习算法的蒸发量模型评估

单振东 骆汉 刘顿

水土保持研究2023,Vol.30Issue(3):289-294,6.
水土保持研究2023,Vol.30Issue(3):289-294,6.DOI:10.13869/j.cnki.rswc.2023.03.036

基于机器学习算法的蒸发量模型评估

Evaporation Model Evaluation Based on Machine Learning Algorithm

单振东 1骆汉 2刘顿1

作者信息

  • 1. 西北农林科技大学 水土保持研究所,陕西 杨凌 712100
  • 2. 西北农林科技大学 水土保持研究所,陕西 杨凌 712100||中国科学院 水利部 水土保持研究所,陕西 杨凌 712100
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摘要

关键词

蒸发量/特征选择/随机森林模型/多元线性回归模型

分类

农业科技

引用本文复制引用

单振东,骆汉,刘顿..基于机器学习算法的蒸发量模型评估[J].水土保持研究,2023,30(3):289-294,6.

基金项目

陕西省科技重大专项"果园地力提升及有机替代化肥减肥增效关键技术研究与示范"(2020zdzx03-02-01) (2020zdzx03-02-01)

水土保持研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1005-3409

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