基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究

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中文摘要：为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的 10 个气象墒情自动监测站 2018-2021 年的 3 年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman神经网络,对土壤墒情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测.结果显示,3 个时期土壤墒情平均预测精度分别达到 96.64%、90.60%、85.59%,表明Elman神经网络具有稳定性好、精度高的特点,训练出的土壤墒情预测模型准确度高,可为农业生产管理提供依据.

作者：

杨靖峰、王锐竹、于澎湃、李争

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作者单位：

天津市农业发展服务中心,天津 300061

关键词：

土壤墒情 Elman神经网络短期预测中长期预测

出版年：

2024

天津农林科技

天津市农业技术推广站

天津农林科技

影响因子：0.168

ISSN：1002-0659

年,卷(期)：2024.(3)

参考文献量4