【摘 要】
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通过使用红外热像仪技术获得冬小麦冠层不同温度值, 计算得到冬小麦主要需水阶段水分胁迫指标ICWSI(infrared crop water stress index)。 并根据此数据, 使用一次灌溉周期中3个时段不同的ICWSI的平均值作为输入因子, 相应实测冬小麦产量作为输出因子, 建立了BP神经网络模型对冬小麦的产量进行预测, 本文采用三层BP神经网络, 其拓扑结构为3-5-1, 数据归一化处理后收敛性能增强。 预测结果显示, 平均相对误差最大只有3.42%; 为了证实这一方法的优越性, 同时建立了基
【机 构】
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中国农业大学工学院,北京100083中国农业大学理学院,北京100193德国霍恩海姆大学农业工程研究所,斯图加特70599,德国
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通过使用红外热像仪技术获得冬小麦冠层不同温度值, 计算得到冬小麦主要需水阶段水分胁迫指标ICWSI(infrared crop water stress index)。 并根据此数据, 使用一次灌溉周期中3个时段不同的ICWSI的平均值作为输入因子, 相应实测冬小麦产量作为输出因子, 建立了BP神经网络模型对冬小麦的产量进行预测, 本文采用三层BP神经网络, 其拓扑结构为3-5-1, 数据归一化处理后收敛性能增强。 预测结果显示, 平均相对误差最大只有3.42%; 为了证实这一方法的优越性, 同时建立了基于ICWSI和冬小麦产量关系的非线性函数的预测模型, 预测结果与实际产量值进行比较, 平均相对误差最大达到了18.87%。 两种预测方法得到的不同预测结果表明, 将红外热像仪技术与BP神经网络预测方法相结合, 可以成功用来预测冬小麦产量, 比使用非线性函数预测的效果更好, 精度更高, 可靠性更强, 可以用于实际生产需要。
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