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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【摘要】

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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

【作者】

：

刘婧然马英杰王喆马保国

【机构】

：

河北工程大学水电学院,新疆农业大学,河北医科大学

【出处】

：

节水灌溉

【发表日期】

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2013年3期

【关键词】

：

预测 RBF神经网络 BP神经网络作物需水量 forecast RBF network BP network crop water consumption

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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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