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基于主成分RBF参考作物腾发量预测研究

张倩  蔡焕杰  魏新光  王健  
【摘要】:为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,本文采用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。本文以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了三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Penman-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。

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