基于人工神经网络的土壤含水量预报模型

• 作者: 何振芳 郭庆春
• 来源期刊: 山西农业科学
• 关键词: 人工神经网络 土壤含水量 预报 模型
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 892-895
• 分类号: S152.7|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2481.2012.08.24

摘要

土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义.土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关,具有明显的随机性波动.利用人工神经网络的方法对河南驻马店地区的土壤含水量进行预报,利用表层土壤含水量资料计算了一些与深层土壤含水量相关的预报因子,用以建立驻马店地区深层土壤含水量的神经网络预报模型,并应用独立样本进行了初步的模拟预报检验.结果表明,预报模型取得了令人满意的效果,应用神经网络的方法预报深层土壤含水量是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭庆春	陕西广播电视大学教务处	45	264	10.0	14.0
2	何振芳	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所	24	170	8.0	11.0