井灌水稻需水量预测的人工神经网络模型研究
付强1
王立坤2
王兆菡3
1.四川大学,水电学院,四川,成都,6100652.东北农业大学,水利与建筑学院,黑龙江,哈尔滨,1500303.济南大学,建工系,山东,济南,250012
摘要：应用人工神经网络技术(BP-ANN),考虑各个气象因子(气温、日照、饱和差、风速等)的影响,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列,通过多维数据相关分析,确定网络拓扑结构,建立了水稻需水量的人工神经网络模型.解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系,预测精度较高,为制定合理的节水灌溉制度提供依据.
关键词：人工神经网络井灌水稻需水量预测
分类号：S274.1(农田水利)
资助基金：教学改革项目(432028)
论文发表日期：2002-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 29-32 )
英文信息