土壤水分预测神经网络模型和时间序列模型比较研究

• 作者: 刘洪斌 武伟 谢德体 魏朝富
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤水分 神经网络 AR模型 预测
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 技术基础理论
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: S157|TP18
• 字数: 4394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2003.04.007

摘要

土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关,具有明显的随机性波动.建立土壤水分动态变化模型可以使田间土壤水分的适时适量调节方便可行,有利于农田水利工程的规划和管理.该文利用人工神经网络方法和时间序列自回归(AR)模型进行了土壤水分预测建模研究,试验结果表明:在数据量较少的情况下,AR模型具有较好的预测效果;在数据量较多的情况下,神经网络模型能够获得较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏朝富	西南农业大学资源与环境学院	106	4115	38.0	61.0
2	谢德体	西南农业大学资源与环境学院	137	5757	46.0	72.0
3	刘洪斌	西南农业大学资源与环境学院	49	1272	21.0	34.0
4	武伟	西南农业大学信息学院	33	726	17.0	26.0