基于BP神经网络的参考作物蒸发蒸腾量预测研究
【摘要】：针对水土工程研究领域中ET_0计算的复杂性,充分利用人工智能的一些优点,将BP神经网络运用到了ET_0计算与预测中。由于BP神经网络在解决多参非线性问题表现出的极强的自适应能力,从而给ET_0的求解带来了方便。研究中从多个影响因子分析出发,在此基础上,得到了ET_0不同因子BP神经网络模型,通过检验结果分析,得到这些模型的特点和适用范围。本研究为解决ET_0复杂问题开辟了新路。文中以2003年的资料作为训练样本,2004年的资料作为检验样本,得到了以下研究成果和结论:
1.以BP神经网络为工具建立了ET_0的预测模型。通过试验的具体方法确定和试验资料的收集,分析了各气象要素的变化与ET_0变化的关系,为确定模型的输入因子提供了资料。通过分析BP神经网络的结构、特点、局限性,确定了建立模型的方法。分别确定了INALL9-BP模型、WFbased-BP模型、TScombined- BP模型的结构。
2.对模型的模拟预测效果和实际应用效果进行了分析。模型的模拟预测效果和实际应用效果由好到差的顺序分别为:INALL9-BP模型、TScombined- BP模型、WFbased-BP模型。
3.在实际应用中,在有足够的气象资料的情况下,尽量使用INALL9-BP模型进行模拟预测,其模拟预测效果较好。但在资料缺乏的情况下,可以使用WFbased-BP模型进行预测,但其预测效果相对较差,只可能在对ET_0预测要求不高的情况下使用。TScombined- BP模型的模拟预测效果较好,在资料缺乏的情况下,使用方便,且运用效果好,建议使用。
4.分析了不同层数模型的特点和适用条件。对于多因子输入模型,三层网络模型比四层网络模型对于隐层节点数的变化更为敏感,但三层网络的预测结果在合理的区间内可能会优于四层网络模型。建议在对模拟与预测误差的区间、敏感性有不同要求时,选择不同层数的网络解决实际问题。
【关键词】：参考作物蒸发蒸腾量 BP神经网络 结构 预测 【学位授予单位】：河海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：S311
【目录】：
- 第一章 绪论13-39
- 1.1 研究背景意义13-15
- 1.2 国内外研究综述15-24
- 1.2.1 作物蒸发蒸腾量研究进展15-21
- 1.2.2 BP神经网络在农业水土学科的应用21-24
- 1.3 参考作物蒸发蒸腾量的实时预测理论与方法24-38
- 1.3.1 直接预测法25-26
- 1.3.2 间接预测法26-38
- 1.4 主要研究内容38-39
- 第二章 试验设计39-47
- 2.1 试验区基本资料39-40
- 2.1.1 试验区选择39
- 2.1.2 试验区基本资料39-40
- 2.2 试验设计40-43
- 2.2.1 现场试验处理设计40
- 2.2.2 现场试验资料观测40-42
- 2.2.3 作物蒸发蒸腾量的计算42
- 2.2.4 作物蒸发蒸腾量的确定42
- 2.2.5 作物系数的确定42-43
- 2.2.6 土壤水分修正系数的确定43
- 2.3 数据收集及预处理43-46
- 2.3.1 数据收集与整理43
- 2.3.2 参考作物蒸发蒸腾量的计算43-44
- 2.3.3 BP网络输入因子分析44-46
- 2.4 本章小结46-47
- 第三章 BP神经网络原理及模型47-65
- 3.1 人工神经网络原理47
- 3.2 BP神经网络原理47-48
- 3.3 BP神经网络应用改进48-50
- 3.3.1 BP网络的局限性48
- 3.3.2 算法改进48-49
- 3.3.3 模型改进49-50
- 3.3.4 模型区分50
- 3.4 BP神经网络的应用方法50-53
- 3.5 BP神经网络建模53-64
- 3.5.1 INALL9-BP模型54-57
- 3.5.2 WFbased-BP模型57-60
- 3.5.3 TScombined-BP模型60-64
- 3.6 本章小结64-65
- 第四章 模型的模拟预测与应用检验65-83
- 4.1 ET_0模拟预测结果与误差分析65-76
- 4.1.1 ET_0的模拟预测结果65-69
- 4.1.2 绝对误差分析69-70
- 4.1.3 相对误差分析70-71
- 4.1.4 相关关系分析71-73
- 4.1.5 F检验73-76
- 4.2 ET预测及结果分析76-82
- 4.2.1 ET预测值的确定76
- 4.2.2 ET实测值的确定76
- 4.2.3 ET的预测值与实测值76-77
- 4.2.4 绝对误差分析77-78
- 4.2.5 相对误差分析78
- 4.2.6 对比分析图78-80
- 4.2.7 F检验80-82
- 4.3 本章小结82-83
- 第五章 模型的结构分析83-99
- 5.1 输入输出向量的确定83
- 5.2 四层 BP网络结构的确定83-91
- 5.2.1 9 因子输入模型83-87
- 5.2.2 4 因子输入模型87-91
- 5.3 不同层数网络的比较分析91-99
- 5.3.1 9 因子模型与 INALL9-BP模型对比分析91-94
- 5.3.2 4 因子模型与 WFbased-BP模型对比分析94-99
- 第六章 结论与展望99-103
- 6.1 主要结论99-100
- 6.2 论文创新点100-101
- 6.3 研究中存在问题及展望101-103
- 参考文献103-109
- 致谢109
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