基于主成分BP人工神经网络的参考作物腾发量预测
欧建锋1
程吉林2
1.扬州大学,水利科学与工程学院,江苏,扬州,225009;江苏省水利工程规划办公室,南京,2100292.扬州大学,水利科学与工程学院,江苏,扬州,225009
摘要：影响参考作物腾发量的气象因素众多,且相关程度较高.基于主成分分析原理,将影响ET0的7个主要气象因素以及旬序数进行特征提取,形成3个综合影响因子,既可保证气象信息的完整性,又可避免气象信息的交叉重叠.以江苏省无锡市某区作物腾发量预测为例,经主成分分析并简化的参考作物腾发量BP神经网络模型具有结构简单、收敛快、精度高的特点,可用于ET0预测.
关键词：参考作物腾发量主成分分析BP神经网络预测
分类号：S161(农业气象学)
论文发表日期：2008-03-01
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( 55-58 )
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