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| 基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测 | |
| 引用本文： | 刘婧然,马英杰,王喆,马保国.基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测[J].节水灌溉,2013(3). |
| 作者姓名： | 刘婧然 马英杰 王喆 马保国 |
| 作者单位： | 1. 河北工程大学水电学院,河北邯郸,056021 2. 新疆农业大学,新疆乌鲁木齐,830052 3. 河北医科大学,河北石家庄,050011 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划("863"计划)资助项目"新疆特色果树微灌节水增效技术研究与示范"，新疆自治区高技术研究与发展计划项目 |
| 摘 要： | 采用RBF网络与BP网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的相对湿度、平均气温和太阳日辐射量,建立了预测核桃作物需水量的神经网络预测模型.两种预测模型通过实例证实了预测的准确性,并且将这两种网络模型进行了比较分析.RBF神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.254 7 mm/d、相对误差平均值为5.47％,BP神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.320 6mm/d、相对误差平均值为6.97％,由此可见,RBF网络预测的精度比BP网络高.并且,通过程序记时显示RBF网络训练用时0.063 0 s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有较好的实用价值,实现了精度与实用性的统一. |
| 关 键 词： | 预测 RBF神经网络 BP神经网络 作物需水量 |
Crop Water Consumption Forecast of Walnut Based on RBF Neural Networks and BP Neural Networks |
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| Keywords: | |
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