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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇墒情
  • 1篇墒情预报
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇土壤
  • 1篇土壤墒情
  • 1篇土壤墒情预报
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇简化模型
  • 1篇工神经网络
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇中国农业大学
  • 1篇北京市水利水...

作者

  • 1篇任树梅
  • 1篇税朋勃
  • 1篇杨培岭
  • 1篇周嵘
  • 1篇黄令淼
  • 1篇曹建武

传媒

  • 1篇中国农业大学...

年份

  • 1篇2013
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于缺省因子的BP-ANN土壤墒情预报简化模型被引量:5
2013年
对影响土壤墒情的主要气象要素,平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速、蒸降差和前一旬土壤墒情进行分析合并,建立BP-ANN土壤墒情预报6因子模型;通过缺省因子检验法,判断土壤墒情对6个因子敏感程度,简化冗余因子,构建BP-ANN的3因子(相对湿度、日照时数、前一旬土壤相对湿度)墒情预报模型。结果表明:3因子模型均方根误差3.55,具有数据收集和处理量小的优点,基本能够达到所需精度和拟合度。在北京市山区和平原区2个典型站点的模拟检验表明,3因子模型实测值与预测值的拟合关系均达到极显著相关水平,可操作性强的特点。
黄令淼任树梅杨培岭税朋勃曹建武周嵘
关键词:土壤墒情人工神经网络
共1页<1>
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