Journal of Hydrology, Год журнала: 2025, Номер 653, С. 132766 - 132766
Опубликована: Янв. 29, 2025
Язык: Английский
Journal of Hydrology, Год журнала: 2025, Номер 653, С. 132766 - 132766
Опубликована: Янв. 29, 2025
Язык: Английский
Water, Год журнала: 2024, Номер 16(19), С. 2870 - 2870
Опубликована: Окт. 9, 2024
Climate change affects the water cycle, resource management, and sustainable socio-economic development. In order to accurately predict climate in Weifang City, China, this study utilizes multiple data-driven deep learning models. The data for 73 years include monthly average air temperature (MAAT), minimum (MAMINAT), maximum (MAMAXAT), total precipitation (MP). different models artificial neural network (ANN), recurrent NN (RNN), gate unit (GRU), long short-term memory (LSTM), convolutional (CNN), hybrid CNN-GRU, CNN-LSTM, CNN-LSTM-GRU. CNN-LSTM-GRU MAAT prediction is best-performing model compared other with highest correlation coefficient (R = 0.9879) lowest root mean square error (RMSE 1.5347) absolute (MAE 1.1830). These results indicate that method a suitable model. This can also be used surface modeling. will help flood control management.
Язык: Английский
Процитировано
10Applied Computing and Geosciences, Год журнала: 2024, Номер 24, С. 100206 - 100206
Опубликована: Ноя. 9, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Journal of Hydrology, Год журнала: 2025, Номер 653, С. 132766 - 132766
Опубликована: Янв. 29, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0