不同土壤营养条件下棉花估产RNN模型研究     

苏里坦  宋郁东  张展羽 《棉花学报》2005,17(1):61-62

神经网络模型是一种基于生理学的智力仿生模型 ,由大量神经元互联组成的非线性、大规模、自适应动力学系统。它具有自组织、自适应和自学习能力 ,以及非线性、非局域性、非定常性和非凸性等特点。本文在BP网络的基础上 ,加入偏差单元 ,建立了回归神经网络 (RegressionNeuralNetwork ,RNN) ,利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学行为 ,大大提高了学习速度。1　材料和方法1 .1　试验方案采用田间小区试验 ,重复 3次 ,随机排列 ,小区面积 33m2 。试验方案按目前认为的最佳施肥量设计最佳处理 ,然后设置减量和加量处理。N肥各处…  相似文献   

Penman-Monteith与Penman修正式计算塔里木盆地参考作物潜在腾发量比较   总被引：16，自引：6，他引：10  

胡顺军  潘渝  康绍忠  宋郁东  田长彦 《农业工程学报》2005,21(6):30-35

利用1989~1996年阿克苏水平衡试验站的气象资料,对Penman-Monteith公式和Penman修正式计算的参考作物潜在腾发量进行了比较。Penman修正式计算的参考作物潜在腾发量年值略大于Penman-Monteith公式计算的年值,绝对偏差为42~128 mm,相对偏差为3.3~9.8%,且年际间变化不大。各月的参考作物潜在腾发量变化较大,绝对偏差可正可负,1、2、12月小于0,3~10月大于0,相对误差1、12月较大,2、11月较小,其它月份变化不大。导致计算偏差的原因在于两种公式采用了不同的辐射项和空气动力项计算公式和参数。两种公式计算的参考作物潜在腾发量具有显著的线性相关性。  相似文献