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作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究
引用本文:冯雪,潘英华,张振华.作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究[J].农业科学与技术,2007,8(3):11-15.
作者姓名:冯雪  潘英华  张振华
作者单位:鲁东大学地理与规划学院,山东烟台264025
摘    要:利用BP-人工神经网络考虑气象条件、土壤水分条件以及作物的生物学特性3方面因素,构建作物蒸发蒸腾量(ET)模型。

关 键 词:Crop  evapotrmispiration  BP-artificial  neural  network  Fitting  precision  作物蒸发蒸腾量  人工神经  网络模型  研究  EVapotranspiration  Crop  Neural  Network  Model  Artificial  results  neural  network  model  calculation  precision  optimum  evapotranspiration  value  method  water  content  factors  used  simulate
修稿时间:2007年11月7日

Study on Artificial Neural Network Model for Crop EVapotranspiration
FENG Xue,PAN Ying-hua,ZHNAG Zhen-hua.Study on Artificial Neural Network Model for Crop EVapotranspiration[J].Agricultural Science & Technology,2007,8(3):11-15.
Authors:FENG Xue  PAN Ying-hua  ZHNAG Zhen-hua
Abstract:Based on potted plant experiment,BP-artificial neural network was used to simulate crop evapotranspimtion and 3 kinds of artificial neural network models wero constructed as ET1(meteomlogical factors),ET2(meteorological factors and sowing days)and ET3(meteomlogical factors,sowing days and water content). And the predicted result was compared with actual value ET that Was obtained by weishing method.The results showed that the ET3 model had higher calculation precision and an optimum BP-artificial neural network model for calculating crop evapotranspiration.
Keywords:Crop evapotrmispiration  BP-artificial neural network  Fitting precision
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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