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2024年第24卷第10期科学技术与工程ISSN1671—1815
2024,24(10):03984-13ScienceTechnologyandEngineeringCN11—4688/T
DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2302015
引用格式:于小鸽,王世超,李岩,等.泰安市蒸发量变化趋势分析与基于神经网络的预测[J].科学技术与工程,2024,24(10):3984-3996.
YuXiaoge,WangShichao,LiYan,etal.AnalysisofevaporationtrendchangesinTaianCityandpredictionbasedonneuralnetworks[J].
ScienceTechnologyandEngineering,2024,24(10):3984-3996.
泰安市蒸发量变化趋势分析与基于神经网络的预测
123∗3
于小鸽,王世超,李岩,钱丽丽
(1.山东科技大学资源学院,泰安271000;2.山东科技大学地球科学与工程学院,青岛266500;
3.泰安市水文中心,泰安271000)
摘要蒸发量是水文特征里的一个重要指标,为科学准确地分析及预测泰安市蒸发量的特点和走势,利用泰安市黄前水
库、东周水库、大汶口和戴村坝4个代表性水文观测站1985—2021年的调查数据,通过Mann-Kendall检验法、滑动t检验法检
测其突变特征后,使用R/S分析法预测未来蒸发量变化趋势。使用泰安站2005—2022年蒸发量日值观测数据,通过Neural-
Prophet算法耦合Optuna算法建模进行蒸发量的预测,并与其他预测模型的评价指标做出比较。结果表明:泰安市年及各季
的蒸发量都呈现出明显的减少趋势,且在今后的一段时期内,大部分区域都将延续这样的发展态势。模型给出的预测数据准
确率很高,符合要求,可以利用到日常生产及科研指导中,为蒸发量的预测提供了一种新途径。
关键词MK突变检验;滑动t检验;R/S分析法;NeuralProphet算法;Optuna算法
中图法分类号P332.2;文献标志码A
AnalysisofEvaporationTrendChangesinTaianCity
andPredictionBasedonNeuralNetworks
123∗3
YUXiao-ge,WANGShi-chao,LIYan,QIANLi-li
(1.ShandongUniversityofScienceandTechnology,CollegeofResources,Taian271000,China;
2.ShandongUniversityofScienceandTechnology,CollegeofEarthScienceandEngineering,Qingdao266500,China;
3.TaianHydrologicalCenter,Taian271000,China)
[Abstract]Evaporationisconsideredanessentialindicatorwithinhydrologicalcharacteristics.Toscientifically
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