安徽农业科学

2008, (16) 6609-6610+6632

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基于MATLAB神经网络的温室草皮腾发量预测研究
Study on the Prediction of Turf Evapotranspiration in the Greenhouse by Using the Neural Network Based on MATLAB

李雪;毛罕平;左志宇;张晓东;付为国;

摘要(Abstract):

[目的]明确基于MATLAB的BP神经网络预测温室草皮腾发量的可行性。[方法]在9月温室实测气象资料的基础上,对温室内的平均气温、相对湿度、光照强度和草皮日腾发量(ET)进行回归分析,建立了BP网络ET预报模型(BP-ET)。[结果]气温、光照强度与草皮腾发量呈显著正相关(P<0.05),相对湿度与草皮腾发量呈显著负相关(P<0.05)。BP神经网络模型具有极高的拟合精度,9月资料检验预报模型的平均相对误差为5.58%,模拟与检验均有很高的拟合精度。BP网络可以用于草皮日腾发量的预测,是对传统草皮日腾发量计算的补充。[结论]该研究为气象数据缺测条件下温室草皮日腾发量的估算提供了新思路。

关键词(KeyWords): 温室;作物蒸腾量;人工神经网络;模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 江苏省农业基金项目(BE2005316)

作者(Author): 李雪;毛罕平;左志宇;张晓东;付为国;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2008.16.103

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