基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量

• 作者: 刘婧然 刘洪建 王喆 马英杰
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 农学
• 关键词: 预测 人工神经网络 径向基函数 棉花耗水量
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 灌溉·供水
• 页码范围: 85-87
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|S275
• 字数: 2886字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2009.06.036

摘要

利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 7 mm/d、最小为0.002 5 mm/d、平均为0.041 9 mm/d,相对误差最大为2.649 1%、最小为0.034 1%、平均为0.878 0%.可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780 s,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马英杰		162	996	16.0	23.0
2	王喆		8	26	2.0	5.0
3	刘洪建		1	2	1.0	1.0
4	刘婧然		13	58	5.0	7.0