基于RF-BiLSTM神经网络的多时次土壤水分动态预测

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摘要：为探究土壤水分变化特征，提高土壤水分的预测准确率，提出基于随机森林与双向长短期记忆神经网络结合的土壤水分预测方法（RF-BiLSTM），采用三亚国家气候观象台2016—2021年10 cm深度的土壤体积含水量小时数据和同期7个气象要素（气温、地面温度、10 cm地温、日照时数、相对湿度、降水量、蒸发量）资料，开展多时次土壤水分预测。（剩余11500字）

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