参考作物潜在蒸散量的人工神经网络模型研究

摘要：

根据河套灌区多年气象资料和Penman-Monteith法计算得到的参考作物蒸散量(ET0),对影响ET0的主要气象因子进行了回归分析,并比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2 m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Penman-Monteith法计算所得ET0为输出向量的BP网络ET0预报模型.研究表明,BP网络可以用于ET0的预报计算,四因子法和三因子法均简便可行,能满足生产的需要.相比之下,四因子法的精度更高.此研究是对传统ET0计算的补充.

关键词：人工神经网络、参考作物蒸散量、模型

所属期刊栏目：20

分类号：S274.1(农田水利)

资助基金：国家自然科学基金50269002;教育部跨世纪优秀人才培养计划

在线出版日期：2004-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-43