基于人工神经网络算法对水稻需水量的预测
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S274 TP393

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国家“863”基金项目(2007AA102Z214)资助


Predictive Model of Water Requirement of Paddy Rice Based on Artificial Neural Network
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    水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。

    Abstract:

    The prediction of water requirement of paddy rice is the bases of programming in ecnomiz irrigation.Artificialneural network which has been proved to be powerful tools in modeling nonlinear process,was applied to the prediction of water requirement of pad

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引用本文

刘倩,熊丽荣.基于人工神经网络算法对水稻需水量的预测[J].华中农业大学学报,2007,26(6):

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