文献类型：期刊文章

作　　者：张兵[1] 袁寿其[1] 成立[1] 袁建平[1] 从小青[1]

机构地区：[1]江苏大学流体机械工程技术研究中心,镇江212013

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家863项目(2004AA2Z4010)

年　　份：2004

卷　　号：20

期　　号：6

起止页码：73-76

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。

关 键 词：BP神经网络 作物需水量 L—M优化算法  预测模型  

分 类 号：S274.1]