基于灰色神经网络的作物需水量预测模型研究.pdf

"基于灰色神经网络的作物需水量预测模型研究" 本文研究基于灰色神经网络的作物需水量预测模型，旨在解决农业灌溉中作物需水量的预测问题。该模型结合了灰色系统理论和神经网络技术，通过对多维气象因子的分析和参考作物需水量的相关分析，建立了预测作物需水量的灰色神经网络模型。 灰色系统理论是一门新兴学科，认为任何随机过程都可以用灰色系统来描述。灰色神经网络是将灰色系统模型与神经网络模型有机融合的一种新型智能计算模型。该模型可以预测与指数增长相似的数据序列，但存在一定误差。 神经网络具有拟合任意函数的特性，并且在处理非线性、不确定的问题和自组 织、自适应能力上有独特的优势。因此，本研究使用MATLAB软件中编程实现基于灰色神经网络的作物需水量预测模型。 模型的建立基于灰色系统理论和神经网络技术。通过对气象因子的分析和参考作物需水量的相关分析，确定灰色神经网络的拓扑结构和网络流程。然后，使用MATLAB软件中编程实现模型的建立。 finally，使用海南省儋州市1979-2014年的气候数据为输入，作物需水量为输出数据，进行模型的仿真和验证。 结果表明，预测曲线与参考作物需水量曲线拟合度较高，灰色神经网络模型预测结果绝对相对误差均值为5.28%，预测精度高。该模型为节水灌溉提供了一种新的有效方法。 本研究有助于解决农业灌溉中作物需水量的预测问题，并为气候变化、水资源管理和灌溉农业生产提供了一种新的参考方法。 关键词：灰色系统理论；神经网络；作物需水量；预测模型