基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测

被引：5

作者：

梁凤国 ^{[1
]}

李帅莹 ^{[2
]}

于淼 ^{[2
]}

马宗正 ^{[2
]}

机构：

[1] 河海大学水文水资源学院

[2] 沈阳农业大学水利学院

来源：

人民长江 | 2009年 / 40卷 / 05期

关键词：

参考作物腾发量; GRNN神经网络; BP神经网络; 需水预报;

D O I：

10.16232/j.cnki.1001-4179.2009.05.031

中图分类号：

S161.4 [蒸发与蒸腾];

学科分类号：

0903 ;

摘要：

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。由于参考作物腾发量与各气象因子呈非线性关系,将GRNN神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了GRNN模型与BP模型的预测结果。分析表明:GRNN模型不仅训练速度快,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性。

引用

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页码：58 / 59+103 +103

页数：3

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