基于遥感和深度学习的输电线路地表水深预测

张可, 张庚生, 王宁, 温静, 李宇, 杨俊

A forecasting method for water table depths in areas with power transmission lines based on remote sensing and deep learning models

ZHANG Ke, ZHANG Gengsheng, WANG Ning, WEN Jing, LI Yu, YANG Jun

表1 不同模型中的最佳性能参数表

Tab.1 Best performance statistics in different models

模型 迭代 次数 丢弃率 学习率 均方根 误差 决定 系数 效率 系数 损失 LSTM-S2S 14 000 0.3 0.001 0.03 0.92 0.92 16.07 LSTM 18 000 0.3 0.001 0.05 0.89 0.85 16.80 GRU 1 800 0.5 0.01 0.05 0.85 0.84 19.34 FFNN 10 000 0.5 0.001 0.11 0.94 0.14 128.33