基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测

• 作者: 刘婧然 刘心 李文竹 邓皓
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 农学
• 关键词: 核桃需水 Elman神经网络 思维进化算法 MIV算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: S271
• 字数: 4306字
• 语种: 中文

摘要

核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系.针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型.经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均气温、平均气压、相对湿度、日照时数.以此作为经MEA(思维进化算法)优化后的Elman神经网络模型的输入,核桃逐日需水量作为输出,经过对仿真结果分析,此模型的均方根误差为0.317,证明具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘婧然	河北工程大学信息与电气工程学院	13	58	5.0	7.0
2	邓皓	河北工程大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0
3	李文竹	河北工程大学信息与电气工程学院	21	26	3.0	4.0
4	刘心	河北工程大学信息与电气工程学院	22	26	3.0	3.0