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水稻需水量仿真与预测是制定优化灌溉制度的重要依据。应用人工神经网络技术（BP-ANN）处理需水量时间序列，通过自相关分析，确定网络结构，建立了井灌水稻需水量的人工神经网络模型，解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系，预测精度较高，可在灌区决策管理中应用。
基于人工神经网络模型的井灌水稻需水量预测
【摘 要】
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水稻需水量仿真与预测是制定优化灌溉制度的重要依据。应用人工神经网络技术（BP-ANN）处理需水量时间序列，通过自相关分析，确定网络结构，建立了井灌水稻需水量的人工神经网络模型，解
【机 构】
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四川大学水电学院,哈尔滨市水利局,大连理工大学,东北农业大学水利与建筑学院
【出 处】
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东北水利水电
【发表日期】
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2002年05期
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