基于時間序列與機器學習的參考作物蒸散量預測研究

摘要： 【目的】提高豫北地區(qū)參考作物蒸散量（ET_0）預測模型的精度。【方法】利用2021—2022年新鄉(xiāng)市歷史氣象數(shù)據(jù)和2023年天氣預報數(shù)據(jù)（最高氣溫、最低氣溫、太陽輻射量、2 m風速和日照時間）建立Prophet模型、差分自回歸移動平均模型（ARIMA）、極限學習機（ELM）及混合ET_0預測模型，并與FAO-56 Penman-Monteith模型的結(jié)果進行比較?！窘Y(jié)果】最高氣... （共8頁）