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作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究
  • ISSN号:0517-6611
  • 期刊名称:《安徽农业科学》
  • 时间:0
  • 分类:S5-3[农业科学—作物学] Q945.172[生物学—植物学]
  • 作者机构:[1]鲁东大学地理与规划学院,山东烟台264025
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50609022).
中文摘要:

利用BP-人工神经网络考虑气象条件、土壤水分条件以及作物的生物学特性3方面因素,构建作物蒸发蒸腾量(ET)模型。

英文摘要:

Based on potted plant experiment, BP-artifieial neural network was used to simulate crop evapotranspiration and 3 kinds of artificial neural network models were constructed as ET1 (meteorological factors), ET2( meteorological factors and sowing days) and ET3 (meteorological factors, sowing days and water content). And the predicted result was compared with actual value ET that was obtained by weighing method. The results showed that the ET3 model had higher calculation precision and an optimum BP-artificial neural network model for calculating crop evapotranspiration.

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期刊信息
  • 《安徽农业科学》
  • 北大核心期刊(2008版)
  • 主管单位:安徽省农业科学院
  • 主办单位:安徽省农业科学院
  • 主编:曹淑华
  • 地址:合肥市庐阳区农科南路40号
  • 邮编:230031
  • 邮箱:ahnykx@163.com
  • 电话:0551-65148869 65160973
  • 国际标准刊号:ISSN:0517-6611
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1076/S
  • 邮发代号:26-20
  • 获奖情况:
  • 1995年获安徽省优秀期刊三等奖,1998年获安徽省优秀期刊三等奖,2002年获第三届全国优秀农业期刊奖,2005年获第四届全国优秀农业期刊一等奖,2005年获安徽省优秀科技期刊一等奖,2006年获第五届全国农业期刊金犁奖学术类一等奖,第四届华东地区优秀期刊,2009年安徽省优秀期刊,RCCSE中国权威学术期刊(A+),中国农业核心期刊(2010)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:163721