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基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型研究

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【作者】 武文红杜贞栋刘现伟黄静刘兵

【Author】 WU Wen-hong et al(Water Conservancy and Civil Engineering College,Shandong Agricultural University,Tai’an,Shandong 271018)

【机构】 山东农业大学水利土木工程学院山东省水利科学研究院山东理工大学轻工与农业工程学院

【摘要】 [目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008~2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测。[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度。

【基金】 国家高技术研究发展计划(863)项目“山东半湿润区现代节水农业技术研究与集成”(2006AA100222)
【所属期刊栏目】 农业机械与工程 (2010年15期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.15.074
  • 【分类号】S152.7
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】146
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