10.3969/j.issn.1001-4179.2009.05.020
基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.由于参考作物腾发量与各气象因子呈非线性关系,将GRNN神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了GRNN模型与BP模型的预测结果.分析表明:GRNN模型不仅训练速度快,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性.
参考作物腾发量、GRNN神经网络、BP神经网络、需水预报
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TV211.1
水利部"948"科技创新项目CT200516;辽宁省教育厅技术攻关项目02L385;辽宁省优秀青年人才培养基金2005230002;辽宁省自然科学基金20082122
2009-05-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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