【摘 要】
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针对农业灌溉用水量预测存在的复杂性、不确定性和非线性等问题,提出一种基于灰色关联度分析与BP神经网络的灌溉需水量预测,首先,采用灰色关联度分析法,选取降水量、蒸发量、
【机 构】
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淮安信息职业技术学院自动化学院,江苏淮安223003江苏电子产品装备制造工程技术研究开发中心,江苏淮安223003;
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针对农业灌溉用水量预测存在的复杂性、不确定性和非线性等问题,提出一种基于灰色关联度分析与BP神经网络的灌溉需水量预测,首先,采用灰色关联度分析法,选取降水量、蒸发量、平均气温、日照时间、灌溉面积作为BP神经网络的输入因子;然后,根据各影响因子与灌溉用水量的对应关系,对模型训练;最后,将训练好的模型用于2007-2017年灌溉需水量预测中.结果表明,灰色关联-BP神经网络模型预测相对误差在1.81％～5.48％以内,可为农田灌溉预测提供科学依据.
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