基于BP神经网络的冬小麦耗水预测
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【摘要】:该文根据中国科学院禹城农业试验站2003-2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料,把实测作物系数作为作物因子指标,建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60cm土壤含水率、日序数和作物系数为输入因子,蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型,神经网络拓扑结构为5-9-1,训练函数为Trainbr。检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%,预测值和实测值的均方根误差为0.88mm,模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865,预测效果较好,可满足生产需要。
【作者单位】: 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室;中国科学院研究生院;
【关键词】: 作物 蒸散发量 反向传播 神经网络 作物系数 预测
【基金】:中国科学院知识创新工程重大项目(KSCX1-YW-09-06)
【分类号】:S161
【正文快照】: 0引言?作物耗水量是农田水量平衡计算的一个重要环节,其计算和预测方法不仅成为农田生态系统水循环和水平衡研究的重要领域,同时在制定农田灌溉制度、进行水土资源配置等方面具有重要作用。目前,估算农田作物耗水的方法主要有微气象方法(包括能量平衡法、空气动力学技术、空
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本文关键词:基于BP神经网络的冬小麦耗水预测,由笔耕文化传播整理发布。
,本文编号:290926
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