| 人工神经网络在相对湿度预测中的应用研究 |
| |
| 引用本文： | 郭庆春,何振芳,惠英,李雪. 人工神经网络在相对湿度预测中的应用研究[J]. 现代食品科技, 2013, 29(6): 1297-1301 |
| |
| 作者姓名： | 郭庆春 何振芳 惠英 李雪 |
| |
| 作者单位： | （1.陕西广播电视大学，陕西西安 710119）（2.中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪国家重点实验室，陕西西安 710075）（3.中国科学院大学，北京 100049）;（3.中国科学院大学，北京 100049）（4.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州 730000）;（2.中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪国家重点实验室，陕西西安 710075）（3.中国科学院大学，北京 100049）;（2.中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪国家重点实验室，陕西西安 710075）（3.中国科学院大学，北京 100049） |
| |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划项目(2010CB833406)；国家自然科学基金项目(40825008,40975020,41075067)；中国科学院重要方向项目(KZCX2-EW-114) |
| |
| 摘 要： | 相对湿度环境是农业生产监测与预测的重要内容，关系到植物的生长状况、多种病害的生态防治和灌溉措施的调节。针对相对湿度变化规律相当复杂，影响因素间非线性程度相当高，为了提高相对湿度预测精度，提出一种基于BP人工神经网络的相对湿度预测模型。该模型采用气象要素（日照时数、降水量、最小温度、平均温度和最大温度）实测数据作为神经网络的输入样本，并根据试验观测资料对模型进行了检验。结果表明：利用此模型分别对1987~1998年和1999~2000年陵水地区月平均相对湿度进行模拟和预测，相对湿度拟合值与实测值的相对误差为0.21%，相对湿度预测值与实测值的相对误差为0.28%。改进的BP人工神经网络能准确地捕捉相对湿度的变化趋势。运用BP人工神经网络方法进行相对湿度的研究，方法简洁，结果直观易懂，同时也为其他区域相对湿度研究提供借鉴。
|
| 关 键 词： | 人工神经网络；相对湿度；日照时数；降水量；平均温度；预测 |
| 收稿时间： | 2013-01-27 |
Application of Artificial Neural Network to Relative Humidity Prediction |
| |
| GUO Qing-chun,HE Zhen-fang,XI Ying and LI Xue. Application of Artificial Neural Network to Relative Humidity Prediction[J]. Modern Food Science & Technology, 2013, 29(6): 1297-1301 |
| |
| Authors: | GUO Qing-chun HE Zhen-fang XI Ying LI Xue |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | artificial neural network relative humidity hours of sunlight precipitation average temperature prediction |
|
| 点击此处可从《现代食品科技》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《现代食品科技》下载免费的PDF全文 |
