农作区净灌溉需水量模拟及不确定性分析

被引：24

作者：

马黎华 ^{[1
]}

康绍忠 ^{[2
]}

粟晓玲 ^{[1
]}

佟玲 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学水利与建筑工程学院

[2] 中国农业大学中国农业水问题研究中心

来源：

农业工程学报 | 2012年 / 28卷 / 08期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

灌溉; 不确定性分析; 蒙特卡洛模拟; 多元线性回归模型; 人工神经网络集成模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

S274.4 [灌溉用水的测量与统计];

学科分类号：

0815 ; 082802 ;

摘要：

净灌溉需水量是估算农业灌溉用水量的参考依据。该文以西北干旱内陆区石羊河流域上中下游的古浪县,凉州区,民勤县为研究对象,在分析农业净灌溉需水量宏观驱动力因子(1959-2005)的基础上,以关键因子作为输入项,区域农业净灌溉量为输出项,分别建立农业净灌溉需水量的多元线性回归模型、人工神经网络BP模型以及人工神经网络集成模型。并对不同模型的模拟效果进行比较;通过对时间序列的离散化蒙特卡洛(MC)设计,采用不确定性评价指数(d-factor)对3种模型模拟的不确定性进行分析。结果表明:与多元线性回归模型和神经网络BP模型相比,神经网络集成模型具有较高的模拟精度,并能合理地指示影响因素与净灌溉需水量的不确定性变化。

引用

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页数：8

共 6 条

[1] Model selection for support vector machines via uniform design [J].