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| 基于人工神经网络模型的井灌水稻需水量预测 | |
| 引用本文： | 付强,宋艳芬,肖建民,王立坤. 基于人工神经网络模型的井灌水稻需水量预测[J]. 东北水利水电, 2002, 20(5): 38-40 |
| 作者姓名： | 付强 宋艳芬 肖建民 王立坤 |
| 作者单位： | 1. 四川大学水电学院,四川成都610065 2. 哈尔滨市水利局,黑龙江哈尔滨150040 3. 大连理工大学,辽宁大连116024 4. 东北农业大学水利与建筑学院,黑龙江哈尔滨150030 |
| 基金项目： | 中国博士后科学基金，四川大学校科研和教改项目，，432028，， |
| 摘 要： | 水稻需水量仿真与预测是制定优化灌溉制度的重要依据。应用人工神经网络技术（BP－ANN）处理需求量时间序列，通过自相关分析，确定网络结构，建立了井灌水稻需水量的人工神经网络模型，解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系，预测精度较高，可在灌区决策管理中应用。 |
| 关 键 词： | 人工神经网络 井灌 水稻 需水量 预测 |
| 文章编号： | 1002-0624(2002)05-0038-03 |
| 修稿时间： | 2001-11-21 |
Water demand forecast of well irrigation paddy based on artificial nerve network model |
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