基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型
2017-03-15分类号：S311
【部门】北京林业大学工学院
【摘要】参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素。本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET_0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公式的计算值没有明显差异,均表现出显著的相关性以及整体吻合度。本文对两种模型取相同的数据样本进行比较,BP-ET_0预测结果的MRE值为32.13%,RMSE为0.134 mm,而R2达到了0.971,说明模型预测精度高,稳定性良好。相较于ANFIS-ET
【关键词】参考作物蒸发蒸腾量(ET0) BP神经网络 自适应模糊神经推理系统(ANFIS) 天气预报因子 灌溉实时预报 Penman Monteith
【基金】北京林业大学中长期发展方向立项项目(2015ZCQ-GX-03);; 北京市科技计划项目(Z161100000916012)
【所属期刊栏目】农业现代化研究
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