一种基于双扰动卷积神经网络的净生态系统交换模拟方法

本发明提出一种基于双扰动卷积神经网络的净生态系统交换模拟方法，涉及生态系统碳循环模拟技术领域，方法包括：获取气象环境参数和植被生物物理指标，构建特征变量集；构建双扰动卷积神经网络模型，包括双扰动模块和卷积模块，双扰动模块通过高斯噪声与高斯模糊的双扰动机制生成特征变量的扰动数据，利用动态掩码矩阵动态调整扰动强度；卷积模块设置两层一维卷积操作，通过线性层进行输出；使用特征变量集对模型进行训练和验证，获得训练好的模型，并输出净生态系统交换模拟结果。本发明实现了不同生态系统下NEE变化过程的准确模拟。