基于主成分BP人工神经网络的参考作物腾发量预测

• 作者: 欧建锋 程吉林
• 来源期刊: 灌溉排水学报
• 学科: 农学
• 关键词: 参考作物腾发量 主成分分析 BP神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: S161
• 字数: 2780字
• 语种: 中文

摘要

影响参考作物腾发量的气象因素众多,且相关程度较高.基于主成分分析原理,将影响ET0的7个主要气象因素以及旬序数进行特征提取,形成3个综合影响因子,既可保证气象信息的完整性,又可避免气象信息的交叉重叠.以江苏省无锡市某区作物腾发量预测为例,经主成分分析并简化的参考作物腾发量BP神经网络模型具有结构简单、收敛快、精度高的特点,可用于ET0预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程吉林	扬州大学水利科学与工程学院	115	1158	18.0	25.0
2	欧建锋	扬州大学水利科学与工程学院	7	108	6.0	7.0