Citation
Jiarui Cai, Bo Sun, Huijun Wang, Yi Zheng, Siyu Zhou, Huixin Li, Yanyan Huang, Peishu Zong, 2024, Application of the improved dung beetle optimizer, muti-head attention and hybrid deep learning algorithms to groundwater depth prediction in the Ningxia area, China, Atmospheric and Oceanic Science Letters, 100497, https://doi.org/10.1016/j.aosl.2024.100497.
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https://doi.org/10.1016/j.aosl.2024.100497
本研究将两个新模型应用于位于中国西北干旱半干旱区的宁夏地区地下水深度预测。这两个模型将改进的蜣螂优化（DBO）算法与两个深度学习模型相结合，即多头注意力-卷积神经网络-长短期记忆网络和多头注意力-回旋神经网络-门控递归单元。带有DBO的模型预测结果表现出更大的相关系数（R）、残差预测偏差（RPD）和较低的均方根误差（RMSE），预测结果更好。此外，与DBO模型相比，改进后的DBO模型的R和RPD增加了1.5%以上，RMSE降低了1.8%以上，表明预测结果更好。与传统的统计模型多元线性回归模型相比，深度学习模型具有更好的预测性能。
Figure. (a, b) The R (green bars), RMSE (blue bars), and RPD (yellow bars) of models with inputs in the (a) (𝑖−1)th month and (b) (𝑖−1)th month and (𝑖−2)th month. (c–f) With the previous month and the second month input, comparison between observed (red line) and predicted (blue line) values (units: m) of (c) DBO-MH-CNN-GRU, (b) DBO-MH-CNN-LSTM, (e) IDBO-MH-CNN-GRU, and (f) IDBO-MH-CNN-LSTM.
编辑｜金 鑫
审核｜刘晓春
期刊简介
《大气和海洋科学快报(英)》(Atmospheric and Oceanic Science Letters，简称AOSL)创刊于2008年年底，是由中国科学院主管， 中国科学院大气物理研究所、中国气象学会主办的英文学术期刊。
AOSL实行严格的同行评议，发表大气科学和物理海洋学领域创新性“通讯” (letters)，发表Original Articles、Reviews (特邀)、Progress and Views、Report、Data Description等类型文章。期刊一直以高水平研究成果的快速发表为办刊宗旨，具有国际化的编委会以及编辑、审稿、作者队伍，致力于不断提升期刊的论文质量，提高期刊的学术影响力。
期刊自2016年起转为开放获取(Open Access, OA)出版模式。从2014年连续被评为“中国国际影响力优秀期刊”，目前已被ESCI (Impact Factor: 2.3)、Scopus (CiteScore: 3.5)、GEOBASE、DOAJ、JSTChi、CSCD (核心集)、中科院期刊分区表、中国科协地学领域高质量科技期刊分级目录 (T2级) 等收录。
