基于BP神经网络的参照腾发量预测模型

本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BP ET1、BP ET2和BP ET3。利用宁夏引黄灌区2000～2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较。其中,BP ET1的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9914;BP ET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BP ET3的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9854。研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要。