基于人工神经网络的井灌水稻区地下水位预测

被引：19

作者：

付强

刘建禹

王立昆

冯江

机构：

[1] 东北农业大学水利与建筑学院

[2] 东北农业大学工程学院

来源：

东北农业大学学报 | 2002年 / 02期

关键词：

人工神经网络; BP算法; 井灌水稻; 地下水;

D O I：

10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2002.02.010

中图分类号：

P641.7 [地下水普查与勘探];

学科分类号：

0818 ; 081802 ;

摘要：

利用带动量项学习规则的改进 BP算法 ,对三江平原创业农场井灌水稻区逐月地下水埋深进行了模似仿真 ,将人工神经网络技术 (ANN)与广大井灌水稻区生产实际相结合 ,通过网络检验与预测 ,模型精度与预测精度均达到满意效果。该网络模型对于节约地下水开采量 ,恢复该地区的地下水动态平衡、制定农作物优化灌溉制度、发展节水灌溉、促进农业及水资源的可持续发展提供参考作用

引用

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