井灌水稻需水量预测的人工神经网络模型研究

• 作者: 付强 王兆菡 王立坤
• 来源期刊: 灌溉排水
• 学科: 农学
• 关键词: 人工神经网络 井灌水稻 需水量 预测
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: S274.1
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3317.2002.01.008

摘要

应用人工神经网络技术(BP-ANN),考虑各个气象因子(气温、日照、饱和差、风速等)的影响,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列,通过多维数据相关分析,确定网络拓扑结构,建立了水稻需水量的人工神经网络模型.解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系,预测精度较高,为制定合理的节水灌溉制度提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兆菡	济南大学建工系	21	84	5.0	8.0
2	付强	四川大学水电学院	103	2966	29.0	52.0
3	王立坤	东北农业大学水利与建筑学院	37	733	15.0	26.0