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基于改進的BP神經網絡對蓄水坑灌冬季果園土壤溫度預測

作者:賀琦琦; 郭向紅; 雷濤; 王曉磊; 孫西歡; 馬娟娟; 張少文; 劉艷武 太原理工大學水利科學與工程學院; 太原030024; 晉中學院; 山西晉中030600

摘要:為準確預測冬季果園土壤溫度,建立了蓄水坑灌條件下BP神經網絡土壤溫度預測模型(BP-WSPI-T)、遺傳算法優化的BP神經網絡土壤溫度預測模型(GA-WSPI-T)和增量逆傳播學習算法優化的BP神經網絡土壤溫度預測模型(IBP-WSPI-T),采用坑內平均氣溫、地表溫度、沿相鄰兩蓄水坑中心連線距坑壁的距離和距坑壁5cm處分層土壤最低溫度為模型輸入,對距坑壁15、25和35cm處分層土壤最低溫度進行預測,并通過與田間實測數據的統計學分析來判定預測效果。結果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相對誤差分別為8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的預測效果最好,較BP神經網絡預測精度得到了很大的提高,建議采用GA-WSPI-T模型對蓄水坑灌冬季果園土壤溫度進行預測。

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