中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2011年
8期
280-283
,共4页
宰松梅%郭冬冬%韩启彪%温季
宰鬆梅%郭鼕鼕%韓啟彪%溫季
재송매%곽동동%한계표%온계
土壤含水率%气象因子%BP模型%预测
土壤含水率%氣象因子%BP模型%預測
토양함수솔%기상인자%BP모형%예측
土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确的预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义.利用人工神经网络理论,建立了以降水量、蒸发量、相对湿度和地下水埋深为输入因子,土壤水分含量为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含水率的最大误差为8.66%,平均误差为4.27%,预测精度达到0.989.模型具有较高的预测精度,其结果可为制定合理的水资源调配方案和调度计划提供科学依据.
土壤水分含量是影響作物生長的重要因素,精確的預測技術對水資源的閤理利用與管理具有重要的指導意義.利用人工神經網絡理論,建立瞭以降水量、蒸髮量、相對濕度和地下水埋深為輸入因子,土壤水分含量為輸齣因子的預測模型,併對其預測精度進行瞭評價.結果錶明,BP神經網絡模型預測土壤含水率的最大誤差為8.66%,平均誤差為4.27%,預測精度達到0.989.模型具有較高的預測精度,其結果可為製定閤理的水資源調配方案和調度計劃提供科學依據.
토양수분함량시영향작물생장적중요인소,정학적예측기술대수자원적합리이용여관리구유중요적지도의의.이용인공신경망락이론,건립료이강수량、증발량、상대습도화지하수매심위수입인자,토양수분함량위수출인자적예측모형,병대기예측정도진행료평개.결과표명,BP신경망락모형예측토양함수솔적최대오차위8.66%,평균오차위4.27%,예측정도체도0.989.모형구유교고적예측정도,기결과가위제정합리적수자원조배방안화조도계화제공과학의거.
