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基于注意力机制的LSTM和ARIMA集成方法在土壤温度中应用
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于注意力机制的LSTM和ARIMA集成方法在土壤温度中应用

    • Integrated LSTM and ARIMA method based on attention model for soil temperature

    • “在土壤温度预测领域，专家提出了基于注意力机制的多通道LSTM融合ARIMA算法模型，为土壤温度估计提供新方法。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第10期 页码：2973-2981
    • 作者机构：

      1.长春师范大学 计算机科学与技术学院，长春 130032

      2.北华大学 计算机科学与技术学院，吉林省 吉林市132013

    • 作者简介：

      耿庆田（1972-），男，教授，博士.研究方向：智能信息系统.E-mail：qtgeng@mail.ccsfu.edu.cn

      李清亮（1989-），男，副教授，博士.研究方向：机器学习.E-mai：lliqingliang@ccsfu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61604019);吉林省发改委产业技术研究与开发项目(2019C054-8;2019C039-1;2019C054;2020C019-3);吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210889KJ;JJKH20190499KJ)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211386    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2021-12-16，

      纸质出版：2023-10-01

    移动端阅览

  • 耿庆田,赵杨,李清亮等.基于注意力机制的LSTM和ARIMA集成方法在土壤温度中应用[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2973-2981. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211386.

    GENG Qing-tian,ZHAO Yang,LI Qing-liang,et al.Integrated LSTM and ARIMA method based on attention model for soil temperature[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(10):2973-2981. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211386.

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