【摘 要】
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应用人工神经网络技术 (BP ANN) ,考虑各个气象因子 (气温、日照、饱和差、风速等 )的影响 ,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列 ,通过多维数据相关分析 ,确定网络拓扑
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应用人工神经网络技术 (BP ANN) ,考虑各个气象因子 (气温、日照、饱和差、风速等 )的影响 ,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列 ,通过多维数据相关分析 ,确定网络拓扑结构 ,建立了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 ,为制定合理的节水灌溉制度提供依据
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