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基于BP神经网络的农田灌溉量预测

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Forecast of Amount of Farm land Irrigait on Based on BP Neutral Network
作者:
沈岳;曾文辉;欧明文;匡迎春
作者机构:
湖南农业大学 信息科学技术学院
湖南农业大学 工学院,长沙,410128
[欧明文; 沈岳; 匡迎春; 曾文辉] 湖南农业大学
语种:
中文
关键词:
农田灌溉量;降雨量;预测模型;BP神经网络
关键词(英文):
rainfall;prediction model;BP neural network
期刊:
农机化研究
ISSN:
1003-188X
年:
2015
期:
4
页码:
36-39
基金类别:
“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD35B05);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
工学院
信息科学技术学院
摘要:
农田灌溉量预测对水资源合理规划和优化配置具有重要意义。为此,以农田水分平衡公式为基础,导出灌溉量I与前各时期的降雨量pt-1、pt-2、pt-3灌溉面积S之间存在非线性关系,由此建立了农田灌溉量的BP神经网络预测模型。检验结果表明,灌溉量BP 神经网络预测法精度约为94.5%。因而,以灌溉面积、前各时期降雨量为输入变量,结合BP神经网络技术来预测农田灌溉量,具有很好的应用前景。
摘要(英文):
Prediction of farmland irrigation is of great significance to rational planning and optimal allocation of water re -sources .The article based on the farmland water balance equation ,deduced that nonlinear relationship between irrigation amount I and pt-1 、pt -2 、pt-3 that rainfall irrigation amounts of each period、irrigation area S;which established a BP net-work prediction model irrigation amount nerve .Test results show irrigation amount BP neural network prediction accuracy is about 94 .5%.Thus we can see that in the irrigated area , rai...

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