根据天气预报估算参照腾发量的模糊神经网络方法

• 作者: 刘钰 蔡甲冰 许迪 雷廷武
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 天气预报 参照腾发量 ANFIS 模糊推理 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 108-111
• 页数: 4页
• 分类号: S274.1
• 字数: 3564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2005.12.023

摘要

尝试利用日常天气预报中天气情况和日最高气温的预报信息,采用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)方法,构建参照腾发量估算方法,预报参照腾发量.用北京市大兴区1995～2003年间的逐日实测气象资料进行模型训练,用2004年逐日气象资料进行预报和模型检验.由天气预报估算的结果(ANFIS-ET0)与Penman-Monteith方法计算的ET0值(PM-ET0)进行了对比分析.结果表明:后者与训练数据的线性相关系数为0.90,检验结果为0.84;t检验结果表明,训练数据和预报数据均具有很高的显著性(α=0.01).结果同时说明,在提高日常天气预报准确率、选择最合适的隶属度函数和模糊规则的基础上,运用智能算法解决农田灌溉复杂问题是可行的和方便快捷的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许迪		93	1624	25.0	36.0
2	雷廷武	中国农业大学水利与土木工程学院	82	1924	25.0	40.0
3	刘钰		42	854	18.0	28.0
4	蔡甲冰		23	458	12.0	21.0