热红外遥感监测土壤含水量模型及其应用.docx
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热红外遥感监测土壤含水量模型及其应用AbstractSoilmoistureisakeyvariableinmanyenvironmentalandagriculturalsystems.Theavailabilityanddistributionofsoilmoistureisacriticalfactorforplantgrowth,waterbalanceandhydrologicalprocesses.Remotesensingtechnologyplaysanincreasinglyimport
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深度学习模型预测因素解释方法及其在土壤含水量预测中的应用.pdf
本发明公开了一种深度学习模型预测因素解释方法及其在土壤含水量预测中的应用。步骤1:对不同预测因素以及目标结果的时间序列数据进行标准化处理;步骤2:基于步骤1中标准化处理后的预测因素以及目标结果数据训练得到深度学习模型,用于预测输出结果的动态变化;步骤3:采用Shapley值方法,计算不同预测因素对于上述构建的深度学习模型的输出结果的贡献度;步骤4:根据步骤三计算出来的各预测因素的贡献度大小,确定深度学习模型中重要的预测因素,去除不重要的影响因素,对不同预测因素数据进行精简。