10.3969/j.issn.1000-1379.2009.06.036
基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量
利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 7 mm/d、最小为0.002 5 mm/d、平均为0.041 9 mm/d,相对误差最大为2.649 1%、最小为0.034 1%、平均为0.878 0%.可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780 s,具有一定的实用价值.
预测、人工神经网络、径向基函数、棉花耗水量
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TP183;S275(自动化基础理论)
新疆自治区高新技术研究与发展计划项目200712111;新疆水利水电工程重点学科资助项目xjzdxk2002-10-05
2009-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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