用于建模总初级生产力的循环神经网络

通过比较分析三种神经网络结构：循环神经网络（RNNs）、门控循环单元（GRUs）和长短期记忆（LSTMs），本研究揭示了这些模型在全年和生长季节预测中具有可比较的性能，特别是 LSTMs 在预测气候引起的 GPP 极值方面表现出色。此外，我们的分析突显了在准确预测 GPP 方面，尤其是在气候极端条件下，有必要将辐射和遥感输入（光学、温度和雷达）纳入考虑。