[1]张丽梅,蔡定霄,郑爱军,等.深度学习在湿度环境量预测中的研究[J].水利与建筑工程学报,2025,(06):192-199.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2025.06.027]
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深度学习在湿度环境量预测中的研究()

《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2025年06期
页码:
192-199
栏目:
出版日期:
2025-12-31

文章信息/Info

作者:
张丽梅1蔡定霄1郑爱军2肖贵友2夏泽勇2
1.中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司,云南昆明650051;2.西藏开发投资集团有限公司,西藏拉萨850000
关键词:
湿度数据驱动深度学习预测模型泛化性能
分类号:
TV641
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2025.06.027
文献标志码:
A
摘要:
为了构建适用于金沙江中游干热河谷地区的湿度高精度预测方法,以该地区近7年的逐日湿度观测数据为研究对象,采用深度学习技术构建预测模型,研究将80%的时序数据作为训练集,20%作为测试集,通过决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评估模型性能,重点对比分析了RNN、GRU、BiLSTM和BiLSTM-Attention四种模型的预测效果。结果表明:基础RNN和GRU模型的训练集R2分别为0.9227和0.8414,预测精度有限;而BiLSTM模型展现出显著优势,训练集和测试集的R2分别达到0.9796和0.9770,MAE降至1.7257%RH和2.1389%RH。引入注意力机制后,BiLSTM-Attention模型性能进一步提升,训练集和测试集R2 分别提高至0.9875和0.9821,预测误差进一步降低。研究证实BiLSTM及其注意力机制改进模型不仅具有优异的训练数据拟合能力,更能有效预测未知数据,展现出强大的泛化性能。研究还基于Scott核密度估计构建了概率预测框架,为湿度变化提供了可靠的置信区间估计。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2025-08-06     修稿日期:2025-09-13
基金项目:西藏自治区自然科学基金项目(XZ202401ZR0120)
作者简介:张丽梅(1986—),女(白族),硕士,高级工程师,主要从事生态环境保护相关研究工作。E-mail:403632025@qq.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01