井灌水稻需水量预测的人工神经网络模型研究

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

所属期刊栏目：21

分类号：S274.1(农田水利)

资助基金：四川大学校科研和教改项目432028

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32