基于多值神经元复数神经网络的土壤墒情预测

• 作者: 冀荣华 刘秋霞 张舒蕾 郑立华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 水分 模型 神经网络 多值神经元 春玉米
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: S152.7
• 字数: 5684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.019

摘要

为指导节水灌溉策略的制定,利用基于多值神经元的复数神经网络(multilayer neural network with multi-valued neurons,MLMVN)方法,建立了土壤墒情多步预测模型.首先,利用均值法替换样本中的异常值并对缺失值进行补充,并由数据分析知土壤墒情数据为非平稳的非线性时间序列.然后,根据土壤墒情与环境因素(降雨量、气温和风速)的相关性分析结果选择降雨量为关键环境因素.最后将土壤墒情、降雨量及目标土壤墒情复数化,作为网络输入和期望输出建立MLMVN预测模型.结果表明,网络结构为240-15-1200-1时单步预测精度为0.883,采用循环预测法进行步长为72的多步预测,平均预测精度为0.853,比实数域误差反向传播神经网络BP提高了9.1%.研究表明,MLMVN模型多步预测误差累计小,预测结果可作为该地区节水灌溉策略制定的理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冀荣华	中国农业大学信息与电气工程学院	42	656	14.0	24.0
2	郑立华	中国农业大学信息与电气工程学院	38	550	12.0	22.0
3	张舒蕾	中国农业大学信息与电气工程学院	3	21	3.0	3.0
4	刘秋霞	中国农业大学信息与电气工程学院	1	8	1.0	1.0