基于BP神经网络的冬小麦耗水预测

• 作者: 欧阳竹 陈博
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 作物 蒸散发量 反向传播 神经网络 作物系数 预测
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 81-86
• 分类号: S161|S512.1+1
• 字数: 4330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.04.013

摘要

该文根据中国科学院禹城农业试验站2003-2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料,把实测作物系数作为作物因子指标,建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60 cm土壤含水率、日序数和作物系数为输入因子,蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型,神经网络拓扑结构为5-9-1,训练函数为Trainbr.检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%,预测值和实测值的均方根误差为0.88 mm,模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865,预测效果较好,可满足生产需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳竹	中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室	72	2265	27.0	46.0
2	陈博	中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室	37	459	11.0	21.0