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基于MEA-BPNN的西北旱区参考作物蒸散量预报模型
基于MEA-BPNN的西北旱区参考作物蒸散量预报模型
作者:
崔宁博
张青雯
王明田
赵璐
魏俊
龚道枝
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
参考作物蒸散量
预报模型
思维进化
神经网络
西北旱区
可移植性
摘要:
为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的误差反向传波神经网络(Back propagation neural network,BPNN)ET0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET0计算精度较高的模型进行比较.结果表明:在不同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度具有相对较高水平,其中MEA-BPNN1(输入最高气温Tmax、最低气温Tmin、相对湿度RH、日照时数n和距地面2m高处的风速u2)、MEA-BPNN2(输入Tmax、Tmin、n和u2)及MEA-BPNN3(输入Tmax、Tmin、RH和u2)模型的R2、NSE均大于0.96,RMSE、MAE也分别小于0.34、0.25 mm/d,以上3种MEA-BPNN模型的整体评价指标(Globalperformance indicator,GPI)排名分别为1、2、3;MEA-BPNN7(输入Tmax、Tmin和u2)的R2、NSE分别为0.9662、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.361 0、0.2761 mm/d,模拟精度较高;MEA-BPNN模型可移植性的分析表明:MEA-BPNN模型在西北旱区具有较强的泛化能力,基于不同站点数据构建的预报模型也有较高精度;在相同输入情况下MEA-BPNN模型模拟精度均高于Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型.因此,在气象资料缺乏情景下MEA-BPNN模型可作为西北旱区ET0计算的推荐模型,可为实时精准灌溉预报的实现提供科学依据.
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基于SIMDualKc模型估算西北旱区冬小麦蒸散量及土壤蒸发量
蒸散
土壤
模型
冬小麦
内容分析
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文献信息
篇名
基于MEA-BPNN的西北旱区参考作物蒸散量预报模型
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
参考作物蒸散量
预报模型
思维进化
神经网络
西北旱区
可移植性
年,卷(期)
2018,(8)
所属期刊栏目
农业水土工程
研究方向
页码范围
228-236,307
页数
10页
分类号
S161.4
字数
8378字
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2018.08.027
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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引文网络
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可移植性
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期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
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