辽阳市参考作物腾发量预测

摘要：

采用改进的粒子群算法(ADAPPSO)解决了传统PSO算法易陷入局部极值的问题,该算法减少运算过程中PSO算法出现局部极值的途径为利用非线性递减的自适应惯性权重.以辽阳地区为例,将BP网络的有关参数运用ADAPP-SO算法加以优化,并利用平均影响值法(MIV)筛选变量数据,然后对参考作物腾发量(ET0)利用构建的ADAPPSO-BP模型预测,在此基础上构建ADAPPSO-BP、PSO-BP和BP网络预测模型.结果 表明:ADAPPSO-BBP、PSO-BP和BP网络预测模型的平均绝对误差MAE为0.2047、0.2415、0.3561,3种模型的决定系数R2为0.9612、0.9530、0.8975;3种模型中MAE最小,R2值最大的为ADAPPSO-BP模型,对于提高ET0的预测能力该模型表现出较强的有效性.

关键词：参考作物、PSO-BP模型、腾发量预测、辽阳地区

所属期刊栏目：48

分类号：S311(作物生物学原理、栽培技术与方法)

在线出版日期：2020-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-43,98