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1.
本文以肥东县土壤墒情为例,选用BP神经网络模型,对土壤墒情预测进行探究。先介绍神经网络相关理论知识,然后针对模型建立需要确定的参数做了详细说明。着重比较了隔日和五日两种预测结果的精度,结果表明隔日预报精度要高于五日预测精度,得出结论 BP神经网络短期土壤墒情预报能取得较高的精度,对农业生产具有实际指导意义。  相似文献   
2.
随着物联网、云计算、移动互联网的发展,数据规模呈现了惊人的增长趋势.农业信息化是现代农业建设的重要内容,农业产业的发展随信息技术的应用日渐深入.本文综述了大数据的概念及特征、国内国外的大数据发展历程,着重阐述了农业大数据的内涵、国内外农业大数据发展现状及农业大数据的技术、农业大数据资源和农业大数据各个应用领域.  相似文献   
3.
土壤墒情评价指标研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
在现代农业中,准确有效的测量土壤含水量是推行精量灌溉技术、提高水资源利用率的基础.为了更好地预测墒情并及时采取应对措施,综述了国内外广泛应用的各类土壤墒情指标并将其归纳为单项指标和综合指标两类,单项指标包括降水量指标、土壤含水量指标、作物旱情指标等;综合指标包括作物供需水指标、作物水分综合指标、PSDI指标、作物缺水指标等评价了土壤墒情指标的优缺点以及在农业上的适宜性,为减缓和预防土壤墒情对农业的不良影响及制定科学的政策提供依据.  相似文献   
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