导读:本文包含了最近邻估算论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:近邻,算法,气象,数据,论文,蒸散量。
最近邻估算论文文献综述
冯克鹏,田军仓,洪阳[1]（2019）在《自寻优最近邻算法估算有限气象数据区潜在蒸散量》一文中研究指出FAO-56Penman-Monteith估算ET0方法被广泛使用,但计算时需要输入多个气象数据。开发一种替代方法,在使用尽可能少的气象数据情况下,仍可以提供准确的或至少接近FAO-56 Penman-Monteith的ET0估算值是该领域研究热点之一。该文结合典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)和k最近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN),提出自寻优最近邻算法的潜在蒸散量计算方法(CCA-k-NN),利用较少气象数据实现潜在蒸散量的估算。核心思想是用CCA算法寻找与潜在蒸散量最相关的气象数据,实现后续估算ET0时的气象数据降维,然后利用k-NN算法估算ET0。选择西北地区为例,将该区域气象数据分别从时间和空间尺度,分为训练数据集,验证数据集和测试数据集,分别在3类数据集上用该文方法估算ET0,并以FAO-56 Penman-Monteith作为参照,评估了该文CCA-k-NN方法的估算精度和适用性。结果表明,CCA-k-NN方法与FAO-56Penman-Monteith保持了较高的相关性(相关系数大于0.9),有好的估算精度,均方根误差和平均绝对误差均小于1 mm/d,空间尺度上算法纳什效率系数均大于0.5,时间尺度上纳什效率系数均大于0.8,在时空尺度均适用。同时,相对于其他替代方法该文算法具有低的时间复杂度,在计算大量数据时可有效降低时间成本。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年20期）
最近邻估算论文开题报告
最近邻估算论文参考文献
[1].冯克鹏,田军仓,洪阳.自寻优最近邻算法估算有限气象数据区潜在蒸散量[J].农业工程学报.2019
论文知识图
