基于BP神经网络的农田蒸散量预报模型
【摘要】：本文根据石河子地区多年气象资料和作物生长、土壤水分状况,建立了以平均气温、相对湿度、净辐射量以及土壤相对湿度、棉花叶面积指数为输入向量,以实测ET为输出向量的BP神经网络蒸散量预报模型(ET(bp))。实际应用结果表明所建立的BP网络模型具有较好的预报效果,平均相对误差为6.47%,预测标准误差为0.312mm,有效性指数达到93.5%。
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