基于人工神经网络算法对水稻需水量的预测

水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。