农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2010年
8期
80-84
,共5页
李兴%勾芒芒%程满金%王勇
李興%勾芒芒%程滿金%王勇
리흥%구망망%정만금%왕용
神经网络%作物%模型%集雨补灌%作物-水模型
神經網絡%作物%模型%集雨補灌%作物-水模型
신경망락%작물%모형%집우보관%작물-수모형
黄土高原半干旱区生态环境恶劣、水土流失严重、年内降雨分配极不平衡,集雨蓄水工程收集的雨水十分有限,每次补灌量仪为18 mm.为探讨集雨补灌条件下,各牛育期补充灌溉对产量的影响程度,找出玉米需水敏感期,该文建立了集雨补灌条件下能够反映产量和阶段水分关系的数学模型.该模型以ETmin/ETa为相对腾发量(以Jensen模型为基础进行了变形),采用相对产量和相对腾发量可以消除部分因素对模型的影响,因此,以相对腾发量和相对产量作为BP神经网络的输入样本和输出样本,经过反复训练分析比较,建立了基于集雨补灌条件下的BP神经网络作物-水模型,并用实测值和变形的Jensen模型与其进行了验证比较.结果表明:该模型模拟精度明显高于变形的Jensen模型,且能够反映出玉米各生育阶段需水的敏感程度并能较好地预测集雨补灌条件下的玉米产量.同时,也探讨了模型存在的问题和不足.
黃土高原半榦旱區生態環境噁劣、水土流失嚴重、年內降雨分配極不平衡,集雨蓄水工程收集的雨水十分有限,每次補灌量儀為18 mm.為探討集雨補灌條件下,各牛育期補充灌溉對產量的影響程度,找齣玉米需水敏感期,該文建立瞭集雨補灌條件下能夠反映產量和階段水分關繫的數學模型.該模型以ETmin/ETa為相對騰髮量(以Jensen模型為基礎進行瞭變形),採用相對產量和相對騰髮量可以消除部分因素對模型的影響,因此,以相對騰髮量和相對產量作為BP神經網絡的輸入樣本和輸齣樣本,經過反複訓練分析比較,建立瞭基于集雨補灌條件下的BP神經網絡作物-水模型,併用實測值和變形的Jensen模型與其進行瞭驗證比較.結果錶明:該模型模擬精度明顯高于變形的Jensen模型,且能夠反映齣玉米各生育階段需水的敏感程度併能較好地預測集雨補灌條件下的玉米產量.同時,也探討瞭模型存在的問題和不足.
황토고원반간한구생태배경악렬、수토류실엄중、년내강우분배겁불평형,집우축수공정수집적우수십분유한,매차보관량의위18 mm.위탐토집우보관조건하,각우육기보충관개대산량적영향정도,조출옥미수수민감기,해문건립료집우보관조건하능구반영산량화계단수분관계적수학모형.해모형이ETmin/ETa위상대등발량(이Jensen모형위기출진행료변형),채용상대산량화상대등발량가이소제부분인소대모형적영향,인차,이상대등발량화상대산량작위BP신경망락적수입양본화수출양본,경과반복훈련분석비교,건립료기우집우보관조건하적BP신경망락작물-수모형,병용실측치화변형적Jensen모형여기진행료험증비교.결과표명:해모형모의정도명현고우변형적Jensen모형,차능구반영출옥미각생육계단수수적민감정도병능교호지예측집우보관조건하적옥미산량.동시,야탐토료모형존재적문제화불족.
