安徽农业科学
安徽農業科學
안휘농업과학
JOURNAL OF ANHUI AGRICULTURAL SCIENCES
2010年
15期
8211-8212,8224
,共3页
武文红%杜贞栋%刘现伟%黄静%刘兵
武文紅%杜貞棟%劉現偉%黃靜%劉兵
무문홍%두정동%류현위%황정%류병
冬小麦%气象资料%土壤贮水量%BP神经网络%预测
鼕小麥%氣象資料%土壤貯水量%BP神經網絡%預測
동소맥%기상자료%토양저수량%BP신경망락%예측
[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据.[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Mat lab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测.[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好.[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度.
[目的]為實現作物的實時灌溉提供科學依據.[方法]利用實測氣象資料、桓檯縣節水灌溉試驗站2008～2009鼕小麥試驗資料等建立BP神經網絡預報模型,應用Mat lab神經網絡工具箱,採用Trainlm算法進行模型訓練,對試驗田的土壤貯水量進行預測.[結果]基于BP神經網絡的土壤貯水量預報模型的汎化能力較彊;在鼕小麥日耗水量較大的拔節、颺花、灌漿3箇時期,該模型的預報精度較高,穩定性較好.[結論]基于BP神經網絡的土壤貯水量預報模型在鼕小麥耗水較大時期的模擬值具有較高的精度.
[목적]위실현작물적실시관개제공과학의거.[방법]이용실측기상자료、환태현절수관개시험참2008～2009동소맥시험자료등건립BP신경망락예보모형,응용Mat lab신경망락공구상,채용Trainlm산법진행모형훈련,대시험전적토양저수량진행예측.[결과]기우BP신경망락적토양저수량예보모형적범화능력교강;재동소맥일모수량교대적발절、양화、관장3개시기,해모형적예보정도교고,은정성교호.[결론]기우BP신경망락적토양저수량예보모형재동소맥모수교대시기적모의치구유교고적정도.
