基于BP网络的白杨树潜在蒸散量模拟优化研究OACSTPCD

【目的】探寻最优的白杨树潜在蒸散量(ET_(0))模拟方法。【方法】基于贵德县2022年1—6月的气象数据,建立了不同算法优化下白杨树ET_(0)的模拟模型,选取151组数据对模型进行训练,选取30组数据对模型进行验证。【结果】影响白杨树ET_(0)的主要因素为平均气温,2 m高处风速,饱和水汽压差,相对湿度,基于不同算法优化后的BP网络模型在模拟白杨树ET_(0)方面的精度优于传统的BP网络模型。【结论】EWOA-BP网络模型的模拟精度最佳,可以作为预测白杨树ET_(0)的首选模型。