扬州大学学报（自然科学版）
颺州大學學報（自然科學版）
양주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF YANGZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
1期
50-54
,共5页
非充分灌溉%稻田墒情预报%神经网络模型
非充分灌溉%稻田墑情預報%神經網絡模型
비충분관개%도전상정예보%신경망락모형
通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个描述非充分灌溉稻田土壤水分变化的BP模型,并对同一小区2002年水稻生长期土壤水分的动态变化进行了模拟预测,同时用实测资料进行对照. 研究结果具有良好的一致性,质量含水量绝对误差值最大为1.8%, 最小为0.1%, 平均为0.7%; 相对误差值最大为8.42%, 最小为0.55%, 平均为3.02%. BP网络可以用于区域土壤水分动态预测,方法简便可行,有较高的精度.
通過對人工神經網絡理論的分析,建立瞭一箇描述非充分灌溉稻田土壤水分變化的BP模型,併對同一小區2002年水稻生長期土壤水分的動態變化進行瞭模擬預測,同時用實測資料進行對照. 研究結果具有良好的一緻性,質量含水量絕對誤差值最大為1.8%, 最小為0.1%, 平均為0.7%; 相對誤差值最大為8.42%, 最小為0.55%, 平均為3.02%. BP網絡可以用于區域土壤水分動態預測,方法簡便可行,有較高的精度.
통과대인공신경망락이론적분석,건립료일개묘술비충분관개도전토양수분변화적BP모형,병대동일소구2002년수도생장기토양수분적동태변화진행료모의예측,동시용실측자료진행대조. 연구결과구유량호적일치성,질량함수량절대오차치최대위1.8%, 최소위0.1%, 평균위0.7%; 상대오차치최대위8.42%, 최소위0.55%, 평균위3.02%. BP망락가이용우구역토양수분동태예측,방법간편가행,유교고적정도.
