[发明专利]基于集成极限学习机的参考作物蒸散量预测方法

摘要

本发明公开的基于集成极限学习机的参考作物蒸散量预测方法，包括：获取研究区域的气象数据并进行预处理；根据气象数据采用P‑M公式计算标准参考作物蒸散量ET0标；基于ET0标对P‑M公式中各气象因子施加扰动，得到参考作物蒸散量对不同气象因子的敏感程度并进行敏感气象因子遴选；基于敏感气象因子构建集成ELM模型，优化得到参考作物蒸散量预测值本发明建立了基于气象因子时空变化特征的极限学习机模型，设计不同的激活函数并对其进行集成化，建立模型，实现在气象资料缺乏情况下ET0的高精度预测。