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基于改进的BP神经网络对蓄水坑灌冬季果园土壤温度预测

作  者:
贺琦琦;郭向红;雷涛;王晓磊;孙西欢;马娟娟;张少文;刘艳武
单  位:
太原理工大学水利科学与工程学院
关键词:
土壤温度;增量逆传播;遗传算法;BP神经网络;蓄水坑灌
摘  要:
为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气温、地表温度、沿相邻两蓄水坑中心连线距坑壁的距离和距坑壁5 cm处分层土壤最低温度为模型输入,对距坑壁15、25和35 cm处分层土壤最低温度进行预测,并通过与田间实测数据的统计学分析来判定预测效果.结果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相对误差分别为8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的预测效果最好,较BP神经网络预测精度得到了很大的提高,建议采用GAWSPI-T模型对蓄水坑灌冬季果园土壤温度进行预测.

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