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融合注意力机制的CNN-LSTM模型预测蒸发皿蒸发量

李少恒 严新军 韩克武 王旭 杨怡民

人民长江2025,Vol.56Issue(2):P.75-81,7.
人民长江2025,Vol.56Issue(2):P.75-81,7.DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2025.02.010

融合注意力机制的CNN-LSTM模型预测蒸发皿蒸发量

李少恒 1严新军 1韩克武 1王旭 1杨怡民1

作者信息

  • 1. 新疆农业大学水利与土木工程学院,新疆乌鲁木齐830052 新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室,新疆乌鲁木齐830052
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摘要

关键词

蒸发皿蒸发量/卷积神经网络/长短期记忆神经网络/注意力机制/斯皮尔曼相关系数

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

李少恒,严新军,韩克武,王旭,杨怡民..融合注意力机制的CNN-LSTM模型预测蒸发皿蒸发量[J].人民长江,2025,56(2):P.75-81,7.

基金项目

新疆维吾尔自治区重点研发任务专项项目(2022B03024-3) (2022B03024-3)

新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室研究项目(ZDSYS-YJS-2022-09)。 (ZDSYS-YJS-2022-09)

人民长江

OA北大核心

1001-4179

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