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参考作物腾发量主成分神经网络预测模型 [推广有奖]

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AIworld 在职认证  发表于 2018-1-17 20:00:00 |AI写论文

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摘要:为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型。选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模型作为对照。结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90712X/200809/28472422.html

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关键词:预测模型 神经网络 神经网 主成分 MATLAB神经网络 主成分分析 神经网络 参考作物蒸发蒸腾量 预测能力

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