摘要：应用人工神经网络技术(BP-ANN),考虑各个气象因子(气温、日照、饱和差、风速等)的影响,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列,通过多维数据相关分析,确定网络拓扑结构,建立了水稻需水量的人工神经网络模型.解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系,预测精度较高,为制定合理的节水灌溉制度提供依据.http://www.cqvip.com//QK/93783X/200201/6277269.html

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