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摘要:
[目的]明确基于MATLAB的BP神经网络预测温室草皮腾发量的可行性.[方法]在9月温室实测气象资料的基础上,对温室内的平均气温、相对湿度、光照强度和草皮日腾发量(ET)进行回归分析,建立了BP网络ET预报模型(BP-ET).[结果]气温、光照强度与草皮腾发量呈显著正相关(P<0.05),相对湿度与草皮腾发量呈显著负相关(P<0.05).BP神经网络模型具有极高的拟合精度,9月资料检验预报模型的平均相对误差为5.58%,模拟与检验均有很高的拟合精度.BP网络可以用于草皮日腾发量的预测,是对传统草皮日腾发量计算的补充.[结论]该研究为气象数据缺测条件下温室草皮日腾发量的估算提供了新思路.
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文献信息
篇名 基于MATLAB神经网络的温室草皮腾发量预测研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 温室 作物蒸腾量 人工神经网络 模型
年,卷(期) 2008,(16) 所属期刊栏目 农业基础科学与方法
研究方向 页码范围 6609-6610,6632
页数 3页 分类号 S126
字数 2418字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2008.16.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张晓东 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室 43 494 15.0 20.0
2 毛罕平 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室 235 4472 37.0 54.0
3 左志宇 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室 35 318 11.0 17.0
4 李雪 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室 12 18 2.0 4.0
5 付为国 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室 29 331 11.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
温室
作物蒸腾量
人工神经网络
模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
436536
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