基于主成分RBF参考作物腾发量预测研究
为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,本文采用RBF神经网络预测参考作物腾发量,由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子很多,且各影响因子间的相关性很大,运用主成分分析的原理,将影响参考作物蒸发蒸腾量的因子降低维数.本文以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了三个综合因子来代表众多因子并作为RBF人工神经网络的输入,运用matlab7.0进行编程,对参考作物腾发量进行预测.结果发现其预测结果与用Penman-Monteith公式算得的值具有很高的一致性,与BP神经网络相比,RBF神经网络具有学习速度快等优点,将此方法用于参考作物腾发量的预测可以收到理想的效果.
参考作物腾发量 预测模型 径向基函数 神经网络
张倩 蔡焕杰 魏新光 王健
西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌 712100
国内会议
昆明
中文
98-107
2010-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）