基于主成分分析的参考作物腾发量预测研究

摘要：

为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,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.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3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Pen-man-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.

关键词：参考作物腾发量、主成分分析、RBF预测

分类号：S274.4(农田水利)

资助基金：国家自然科学基金50779059;国家自然科学基金重点项目50939005

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：64-66