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基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究

2013-08-15分类号:S311;TP319

【作者】王堃  陈涛涛  李雪  张兰芬  迟道才  
【部门】沈阳农业大学水利学院  
【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重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。
【关键词】参考作物腾发量  小波神经网络模型  预测模型  Matlab工具箱
【基金】高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目(20112103110007); 沈阳市科技局农业科技攻关项目(F12-129-3-00); 辽宁省优秀人才支持计划项目
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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