基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测

• 作者: 于淼 李帅莹 梁凤国 马宗正
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 参考作物腾发量 GRNN神经网络 BP神经网络 需水预报
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 科研
• 页码范围: 58-59,103
• 页数: 3页
• 分类号: TV211.1
• 字数: 1935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2009.05.020

摘要

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.由于参考作物腾发量与各气象因子呈非线性关系,将GRNN神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了GRNN模型与BP模型的预测结果.分析表明:GRNN模型不仅训练速度快,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于淼	沈阳农业大学水利学院	38	724	11.0	26.0
2	梁凤国	河海大学水文水资源学院	4	28	3.0	4.0
3	李帅莹	沈阳农业大学水利学院	10	248	5.0	10.0
4	马宗正	沈阳农业大学水利学院	3	45	3.0	3.0