基于1DCNN-BiLSTM的高标准农田土壤含水率预测分析OA

为满足高精度、高效率的高标准农田土壤含水率预测要求,本文提出 1DCNN-BiLST M 预测方法,在理论分析的基础上,以某高标准农田项目为例,采用1DCNN-BiLST M预测土壤含水率,通过与PSO模型预测结果的对比分析,评价本文方法可行性.结果表明:(1)基于 1DCNN-BiLST M 模型的含水率预测精度更高.(2)最优模型的预测因子数目因预测时长的不同存在区别,预测1～3d、4d、5d的含水率时,1DCNN-BiLSTM 模型最优预测因子分别为 1个、2个、4个.(3)预测因子数的调整并不会引起 1DCNN-BiLSTM 模型运行时间的显著变化,预测因子数量达到 4个以上时,PSO模型预测高标准农田土壤含水率时存在震荡现象,预测时间延长.1DCNN-BiLSTM 模型的鲁棒性良好,预测精度高,速度快,是一种综合应用效果较好的农田土壤含水率预测方法,可以为农田水资源评价和管理提供技术支持.