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Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用

2007-08-15分类号:S274.4

【作者】吴萍  迟道才  王殿武  马涛  刘鑫  孙号茗  
【部门】沈阳农业大学  沈阳农业大学  辽宁省水文水资源勘测局  沈阳农业大学  沈阳农业大学  沈阳农业大学 沈阳110161  沈阳110161  沈阳110003  沈阳110161  沈阳110161  沈阳110161
【摘要】灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。
【关键词】灌溉用水量  神经网络  Elman模型  辽阳灌区
【基金】辽宁省教育厅科技攻关项目(05L385); 水利部“948”科技创新项目(CT200516); 辽宁省优秀青年人才培养基金(2005230002)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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