灌溉用水量的并联型灰色神经网络预测

• 作者: 于淼 唐延芳 李峥 迟道才 顾拓 马宗正
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 灌溉 并联型灰色神经网络 预测 数学模型 用水量 加权系数
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: S274.4
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.05.05

摘要

该文提出了把人工神经网络和灰色预测方法结合成并联型灰色神经网络预测方法,用这种方法来预测灌溉用水量,并以预测方法有效度为优化指标求解组合模型加权系数.结果显示,灰色神经网络预测方法的平均误差为2.67%,明显低于单一的灰色预测方法和神经网络预测方法的平均误差,可以将这种组合方法应用于中长期灌溉用水量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	迟道才	沈阳农业大学水利学院	189	1697	20.0	32.0
2	于淼	沈阳农业大学水利学院	38	724	11.0	26.0
3	唐延芳		1	29	1.0	1.0
4	顾拓		3	39	2.0	3.0
5	李峥	沈阳农业大学水利学院	1	29	1.0	1.0
6	马宗正	沈阳农业大学水利学院	3	45	3.0	3.0