基于BP神经网络的冬小麦耗水预测

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摘要：该文根据中国科学院禹城农业试验站2003-2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料,把实测作物系数作为作物因子指标,建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60cm土壤含水率、日序数和作物系数为输入因子,蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型,神经网络拓扑结构为5-9-1,训练函数为Trainbr。检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%,预测值和实测值的均方根误差为0.88mm,模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865,预测效果较好,可满足生产需要。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=33997247

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 冬小麦 Sutcliffe 作物 蒸散发量 反向传播 神经网络 作物系数