基于BP-NN的温室膜下滴灌茄子蒸腾速率预测模型

• 作者: 李小平 罗金耀 葛建坤
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 农学
• 关键词: 温室 膜下滴灌 蒸腾速率 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 95-98
• 页数: 4页
• 分类号: S274.1
• 字数: 2621字
• 语种: 中文

摘要

通过田间试验,对温室膜下滴灌茄子冠层叶片蒸腾速率的变化规律进行了深入研究。通过分析温室内地面温度、相对湿度、植株冠层温度、气压、水面蒸发、太阳辐射等6个环境参数与茄子蒸腾速率的综合影响关系,确定了网络拓扑结构为6-9-1。并应用 MATLAB 软件,选择 Levenberg-Marquardt (L-M)优化算法,建立了基于 Back Propagation(BP)神经网络的温室膜下滴灌茄子蒸腾速率预测模型。经模型验证得出,BP 神经网络模型预测值与蒸腾速率实测值间拟合效果较好,平均相对误差为0.0298,达到预测精度要求。该研究成果对温室膜下滴灌作物需水规律及需水量研究具有较好的参考价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗金耀	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	63	849	15.0	27.0
2	李小平	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	25	142	8.0	11.0
3	葛建坤		13	45	4.0	6.0