苹果梨树茎干液流的ANN网络模拟模型及其与经验模型的比较
果树茎干液流量在果园的科学灌溉决策中具有重要的指导意义。本文运用人工神经网络技术对苹果梨树茎干的日液流量与小时液流量进行了模拟。针对果树液流量与气象因子的复杂关系，设计了不同输入气象因子下的人工神经网络模型，比较其中的差异，筛选出适用于该地区的最优神经网络模拟模型。结果表明：在果树的日液流模拟中，以空气饱和差VPD、太阳辐射Sa、大气温度T的三因子输入模拟模型效果最好；而在果树的小时液流量的模拟中，以空气饱和差VPD、太阳辐射Sa、大气温度T、风速Ws的四因子输入模拟模型效果最好。说明在短期的液流模拟中，风速对液流的影响不容忽视。此外，在与传统的线性多元回归模型比较中，发现在相同输入气象因子的前题下，神经网络模型的模拟精度都要高于相应的多元线性回归模型。
神经网络 气象因子 苹果梨 茎干液流 果树液流量
刘晓志 康绍忠
中国农业大学中国农业水问题研究中心,北京,100083
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2007-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）