| 基于PSO-BP神经网络的参考作物蒸腾量预测 |
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| 引用本文： | 张志政,周威. 基于PSO-BP神经网络的参考作物蒸腾量预测[J]. 节水灌溉, 2014, 0(11) |
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| 作者姓名： | 张志政 周威 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学环境与市政工程学院,西安,710055 |
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| 摘 要： | 针对以往BP神经网络收敛速度慢及易陷于局部极小值等问题,引入粒子群算法优化BP网络的权值和阈值,建立PSO-BP神经网络,预测参考作物蒸腾量ET0。以西安地区的相关资料为基础,设计9种影响因子组合方案,利用PSO-BP网络模型进行ET0的预测,结果表明,该模型运算速度快,预测精度较高;对比分析9种方案的预测结果发现,方案7为最优,该方案只需选用平均温度、平均相对湿度、风速和日照时数四项影响因子,即可获得较高精度的参考作物蒸腾量预测值。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 PSO-BP 神经网络 参考作物蒸腾量 |
Reference Crop Evapotranspiration Prediction Based on PSO-BP Neural Network |
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| ZHANG Zhi-zheng,ZHOU Wei. Reference Crop Evapotranspiration Prediction Based on PSO-BP Neural Network[J]. Water Saving Irrigation, 2014, 0(11) |
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| Authors: | ZHANG Zhi-zheng ZHOU Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization PSO-BP neural network reference crop evapotranspiration |
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