| 基于改进的BP神经网络对蓄水坑灌冬季果园土壤温度预测 |
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| 引用本文： | 贺琦琦,郭向红,雷涛,王晓磊,孙西欢,马娟娟,张少文,刘艳武.基于改进的BP神经网络对蓄水坑灌冬季果园土壤温度预测[J].节水灌溉,2019(7). |
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| 作者姓名： | 贺琦琦 郭向红 雷涛 王晓磊 孙西欢 马娟娟 张少文 刘艳武 |
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| 作者单位： | 太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024;太原理工大学水利科学与工程学院,太原030024;晋中学院,山西 晋中030600 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气温、地表温度、沿相邻两蓄水坑中心连线距坑壁的距离和距坑壁5 cm处分层土壤最低温度为模型输入,对距坑壁15、25和35 cm处分层土壤最低温度进行预测,并通过与田间实测数据的统计学分析来判定预测效果。结果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相对误差分别为8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的预测效果最好,较BP神经网络预测精度得到了很大的提高,建议采用GAWSPI-T模型对蓄水坑灌冬季果园土壤温度进行预测。
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| 关 键 词： | 土壤温度 增量逆传播 遗传算法 BP神经网络 蓄水坑灌 |
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