基于LSTM的柑橘幼苗蒸发量预测

将柑橘幼苗作为试验对象,利用传感器采集空气相对湿度和温度,以基质相对湿度、温度和EC值作为环境因子,采用称重法实时采集作物的质量变化量作为作物的蒸发量;以环境因子为模型输入,作物蒸发量为模型输出,构建长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,优化后的最优模型结构以及训练参数包括LSTM模型的隐藏层1层,隐藏层节点数为120,迭代样本数为128,训练迭代次数为175,网络的激活函数选择tanh函数,学习率为0.001,时间步长为72。LSTM预测模型的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为0.993 9、0.015 5 g、0.011 3 g;与循环神经网络(RNN)、门控循环单元(GRU)的预测效果进行对比,LSTM预测模型的预测蒸发值更接近真实蒸发值,预测结果相对误差范围波动最小,RMSE、MAE最小,R²最大,说明这3种模型中LSTM预测模型的预测效果最佳。