基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究

基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究
杨靖峰;王锐竹;于澎湃;李争
【期刊名称】《天津农林科技》
【年(卷),期】2024()3
【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。

【总页数】7页(P10-15)
【作者】杨靖峰;王锐竹;于澎湃;李争
【作者单位】天津市农业发展服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】S152.7
【相关文献】
1.基于人工神经网络土壤墒情动态预测模型应用研究
2.基于Elman动态神经网络的土壤墒情预测研究
3.基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究
4.基于改进
的Elman神经网络的病虫害预测模型研究5.基于神经网络的短期土壤墒情预测模型研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。