| 基于GA-BP神经网络的作物参考腾发量预测 |
| |
| 引用本文： | 张志政,矫亚涛,李伟. 基于GA-BP神经网络的作物参考腾发量预测[J]. 农机化研究, 2011, 33(1) |
| |
| 作者姓名： | 张志政 矫亚涛 李伟 |
| |
| 作者单位： | 西安建筑科技大学,环境学院,西安,710055 |
| |
| 摘 要： | 采用黄金分割原理优化算法确定BP神经网络的隐含层节点数,进而确定BP神经网络的结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值和全局搜索能力弱的缺点,引人遗传算法(GA)优化网络权值,建立GA-BP网络模型,预测作物参考腾发量ET0.以北京地区的相关资料为基础,选用6种输入因子组合方案,对该模型进行验证,结果表明该网络模型具有较好的预测能力;同时,对6种方案比较分析表明,方案4最优,该方案只需选用4项输入因子(日序数、平均气温、风速和日照时数),就能以较高的精度预测作物参考腾发量.
|
| 关 键 词： | 遗传算法 GA-BP神经网络 作物参考腾发量 |
Predicting Reference Evapor Transpiration Based on GA-BP Neural Network |
| |
| Zhang Zhizheng,Jiao Yatao,Li Wei. Predicting Reference Evapor Transpiration Based on GA-BP Neural Network[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2011, 33(1) |
| |
| Authors: | Zhang Zhizheng Jiao Yatao Li Wei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
