基于气象预报的参考作物蒸发蒸腾量的神经网络预测模型

摘要：

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数,BP神经网络能够较好地反映ET0与诸影响因素间复杂的非线性关系.本文将ET0看作时间序列,选取前3日ET0作为影响因子,以天气预报可测因子包括最高、最低和日平均温度、反映天气类型的阴晴指数、日序数和风力等级进行修正,建立了三层BP神经网络模型.选取江苏射阳站2003与2004年气象资料,应用Matlab神经网络工具箱,采用trainer算法进行模型训练与预测.结果证明,所建模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,具有较高的模拟精度和较好的泛化能力.

关键词：气象预报、参考作物蒸发蒸腾量、预测、BP神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：S161.7(农业气象学)

资助基金：国家科技攻关项目2002AA2Z4331;江苏省研究生培养创新工程项目xm04-42

在线出版日期：2006-04-26（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：376-379