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基于BP神经网络的东港灌区作物需水量预测研究
引用本文:张丽,吴金亮,杨国范.基于BP神经网络的东港灌区作物需水量预测研究[J].水土保持研究,2012,19(6):207-210,216.
作者姓名:张丽  吴金亮  杨国范
作者单位:1. 吉林师范大学旅游与地理科学学院,吉林四平,136000
2. 沈阳农业大学水利学院,沈阳,110866
摘    要:为了指导东港地区的农业生产,对影响作物参考蒸散量(ET0)的气象因子进行了分析,利用东港市1999年和2000年水稻生育期的常规气象资料,采用Matlab软件的神经网络工具箱,建立ET0三层BP神经网络预测模型,网络的输入因子为日净辐射量、日平均相对湿度和日平均风速,输出因子为利用Penman—Monteith公式计算得到的同期ET0值。结果表明:(1)当模型的隐层节点数为11,传递函数采用tansig函数,训练函数采用trainlm函数时,预测值与目标值的平均相对误差为9%,预测效果较其他情况都好,由此确定模型的最终结构为3—11—1的BP—ET0模型。(2)用BP—ET0模型预测参考作物蒸散量,预测值与目标值的变化趋势基本一致。

关 键 词:参考作物蒸散量  Matlab  BP神经网络

Prediction Research for Crop Water Requirement Based on BP Neural Network in Donggang Irrigation District
ZHANG Li,WU Jin-liang,YANG Guo-fan.Prediction Research for Crop Water Requirement Based on BP Neural Network in Donggang Irrigation District[J].Research of Soil and Water Conservation,2012,19(6):207-210,216.
Authors:ZHANG Li  WU Jin-liang  YANG Guo-fan
Institution:1.College of Tourism and Geographical Science,Jilin Normal University,Siping,Jilin 136000,China; 2.College of Hydraulic Engineering,Shenyang Agricultural University,Shenyang 110866,China)
Abstract:
Keywords:reference crop evapotranspiration  Matlab  BP neural networks
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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