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利用BP神经网络描述作物-水模型
引用本文:缴锡云,雷志栋,杨诗秀,丛振涛.利用BP神经网络描述作物-水模型[J].河北工程技术高等专科学校学报,2002(1):1-5.
作者姓名:缴锡云  雷志栋  杨诗秀  丛振涛
作者单位:清华大学,水利水电工程系,北京,100084
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目 (5 983932 0 )
摘    要:研究了利用BP神经网络描述作物-水模型的方法,将各生育阶段的耗水量作为输入,将作物单产作出输出,构建了具有1个隐含单元层的BP神经网络结构,利用北京永乐店试验站1998-1999年度的冬小麦灌溉试验资料进行了样本进行训练和检验,得到了作物-水模型的人工神经网络模型。结果表明,作物-水模型的人工神经网络模型具有较高的拟合精度和预测精度。

关 键 词:作物-水模型  耗水量  产量  人工神经网络  BP神经网络  作物生长过程  水分变化  灌溉制度
文章编号:1008-3782(2002)01-0001-05
修稿时间:2001年9月5日

Artificial Neural Network Model for Cropresponse to Water
JIAO Xi yun,LEI Zhi dong,YANG Shi xiu,CONG Zhen tao.Artificial Neural Network Model for Cropresponse to Water[J].Journal of Hebei Engineering and Technical College Quarterly,2002(1):1-5.
Authors:JIAO Xi yun  LEI Zhi dong  YANG Shi xiu  CONG Zhen tao
Abstract:This paper presents a method of using BP artificial neural network to describe crop water model.With the relative water consumption of each growing stage as input and relative crop yield output,a BP artificial neural network structure containing a single hidden layer is established.The experiment data on winter wheat irrigation that was collected from 1998 to 1999 in experiment station of Yong Le Dian is regarded as samples for training and testing and the artificial neural network model(ANN) for crop water production function is obtained.The study results indicate that the ANN model for crop water production function of the fitting precision and the predicting precision are satisfactory.
Keywords:crop  water production function  crop water consumption  crop yield  artificial neural network
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