基于GA-Elman神经网络的参考作物需水量预测

摘要：

根据通东灌区多年气象资料以及逐日参考作物需水量数据,构建了以日序数、日照时数、日平均气温等因子为输入向量,以逐日参考作物需水量为输出向量的GA-Elman神经网络参考作物需水量预测模型,通过随机选取方式,采用通东灌区2015年逐日气象资料及参考作物需水量等数据对模型进行了测试,结果表明:构建的GA-Elman模型具有较高的预测性能精度,其相对误差绝对值均值为7.24％,绝大多数处于0％～25％范围内,其中处于0％～10％范围内的占总数81.8％,模型具有较强的实际应用价值.

关键词：神经网络、GA-Elman、作物需水量、预测

分类号：S152.7(土壤学)

资助基金：贵州省科学技术基金计划项目黔科合基础[2016]1062;国家自然科学基金项目51508121;贵州省科技合作计划项目黔科合LH字2016[7096];贵州理工学院大创项目201814440070

在线出版日期：2019-05-31（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：117-120