基于人工神经网络理论的土壤水分预测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 宰松梅

作者： 宰松梅;郭冬冬;韩启彪;温季

作者机构：

关键词： 土壤含水率;气象因子;BP模型;预测

期刊名称： 中国农学通报

ISSN： 1000-6850

年卷期： 2011 年 27 卷 08 期

页码： 280-283

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确的预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。利用人工神经网络理论,建立了以降水量、蒸发量、相对湿度和地下水埋深为输入因子,土壤水分含量为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价。结果表明,BP神经网络模型预测土壤含水率的最大误差为8.66%,平均误差为4.27%,预测精度达到0.989。模型具有较高的预测精度,其结果可为制定合理的水资源调配方案和调度计划提供科学依据。

分类号： S152.7`TP183

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