光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2013年
6期
1587-1592
,共6页
胡振方%张录达%王珏璇%Shamaila Z%曾爱君%宋坚利%刘亚佳%Wolfram S%Joachim M
鬍振方%張錄達%王玨璇%Shamaila Z%曾愛君%宋堅利%劉亞佳%Wolfram S%Joachim M
호진방%장록체%왕각선%Shamaila Z%증애군%송견리%류아가%Wolfram S%Joachim M
红外热像仪%ICWSI%BP神经网络%冬小麦产量
紅外熱像儀%ICWSI%BP神經網絡%鼕小麥產量
홍외열상의%ICWSI%BP신경망락%동소맥산량
Thermal camera%ICWSI%BP neural network%Winter wheat yield
通过使用红外热像仪技术获得冬小麦冠层不同温度值,计算得到冬小麦主要需水阶段水分胁迫指标ICWSI(infrared crop water stress index).并根据此数据,使用一次灌溉周期中3个时段不同的ICWSI的平均值作为输入因子,相应实测冬小麦产量作为输出因子,建立了BP神经网络模型对冬小麦的产量进行预测,本文采用三层BP神经网络,其拓扑结构为3-5-1,数据归一化处理后收敛性能增强.预测结果显示,平均相对误差最大只有3.42％；为了证实这一方法的优越性,同时建立了基于ICWSI和冬小麦产量关系的非线性函数的预测模型,预测结果与实际产量值进行比较,平均相对误差最大达到了18.87％.两种预测方法得到的不同预测结果表明,将红外热像仪技术与BP神经网络预测方法相结合,可以成功用来预测冬小麦产量,比使用非线性函数预测的效果更好,精度更高,可靠性更强,可以用于实际生产需要.
通過使用紅外熱像儀技術穫得鼕小麥冠層不同溫度值,計算得到鼕小麥主要需水階段水分脅迫指標ICWSI(infrared crop water stress index).併根據此數據,使用一次灌溉週期中3箇時段不同的ICWSI的平均值作為輸入因子,相應實測鼕小麥產量作為輸齣因子,建立瞭BP神經網絡模型對鼕小麥的產量進行預測,本文採用三層BP神經網絡,其拓撲結構為3-5-1,數據歸一化處理後收斂性能增彊.預測結果顯示,平均相對誤差最大隻有3.42％；為瞭證實這一方法的優越性,同時建立瞭基于ICWSI和鼕小麥產量關繫的非線性函數的預測模型,預測結果與實際產量值進行比較,平均相對誤差最大達到瞭18.87％.兩種預測方法得到的不同預測結果錶明,將紅外熱像儀技術與BP神經網絡預測方法相結閤,可以成功用來預測鼕小麥產量,比使用非線性函數預測的效果更好,精度更高,可靠性更彊,可以用于實際生產需要.
통과사용홍외열상의기술획득동소맥관층불동온도치,계산득도동소맥주요수수계단수분협박지표ICWSI(infrared crop water stress index).병근거차수거,사용일차관개주기중3개시단불동적ICWSI적평균치작위수입인자,상응실측동소맥산량작위수출인자,건립료BP신경망락모형대동소맥적산량진행예측,본문채용삼층BP신경망락,기탁복결구위3-5-1,수거귀일화처리후수렴성능증강.예측결과현시,평균상대오차최대지유3.42％；위료증실저일방법적우월성,동시건립료기우ICWSI화동소맥산량관계적비선성함수적예측모형,예측결과여실제산량치진행비교,평균상대오차최대체도료18.87％.량충예측방법득도적불동예측결과표명,장홍외열상의기술여BP신경망락예측방법상결합,가이성공용래예측동소맥산량,비사용비선성함수예측적효과경호,정도경고,가고성경강,가이용우실제생산수요.
