【摘 要】
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源区划分和质量过滤提高湖面涡动相关通量数据可靠性的同时,却降低了通量时间序列的连续性.为此,本文基于TensorFlow机器学习框架构建了一种超宽人工神经网络(ANN)模型.在选
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471064)资助
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源区划分和质量过滤提高湖面涡动相关通量数据可靠性的同时,却降低了通量时间序列的连续性.为此,本文基于TensorFlow机器学习框架构建了一种超宽人工神经网络(ANN)模型.在选择输入ANN模型的特征变量信息时,我们采取了尽可能获取湍流输送过程中热力、动力学同步观测背景强迫信息的原则.通过ANN模型模拟通量的插补,本文实现了通量时间序列连续性的优化,插补后的羊卓雍错湖面通量数据的时间覆盖率从不足0.40提升至超过0.98.基于10次折叠交叉验证的ANN模型通量模拟性能检验则表明,各个检验组之间ANN模型的
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