基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测

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采用RBF网络与BP网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的相对湿度、平均气温和太阳日辐射量,建立了预测核桃作物需水量的神经网络预测模型。两种预测模型通过实例证实了预测的准确性,并且将这两种网络模型进行了比较分析。RBF神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.2547mm/d、相对误差平均值为5.47%,BP神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.3206mm/d、相对误差平均值为6.97%,由此可见,RBF网络预测的精度比BP网络高。并且,通过程序记时显示RBF网络训练用时0.063
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