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基于GA-Elman神经网络的参考作物需水量预测

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根据通东灌区多年气象资料以及逐日参考作物需水量数据,构建了以日序数、日照时数、日平均气温等因子为输入向量,以逐日参考作物需水量为输出向量的GA-Elman神经网络参考作物需水量预测模型,通过随机选取方式,采用通东灌区2015年逐日气象资料及参考作物需水量等数据对模型进行了测试,结果表明:构建的GA-Elman模型具有较高的预测性能精度,其相对误差绝对值均值为7.24％,绝大多数处于0％～25％范围内,其中处于0％～10％范围内的占总数81.8％,模型具有较强的实际应用价值.
Prediction of Water Demand for Reference Crops Based on GA-Elman Neural Network Model

李志新、赖志琴、龙云墨

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贵州理工学院土木工程学院,贵阳550003

神经网络 GA-Elman 作物需水量 预测

贵州省科学技术基金计划项目国家自然科学基金贵州省科技合作计划项目贵州理工学院大创项目

黔科合基础[2016]106251508121黔科合LH字2016201814440070

2019

节水灌溉
中国国家灌溉排水委员会,中国灌溉排水发展中心,武汉大学,国家节水灌溉北京工程技术研究中心

节水灌溉

CSTPCD北大核心
影响因子：0.674
ISSN：1007-4929
年,卷(期)：2019.(2)
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