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    • 5. 发明授权
    • 考虑气象因子不确定性的农田参考作物蒸散量预测方法
    • CN112163703B
    • 2024-02-02
    • CN202011024366.4
    • 2020-09-25
    • 中国水利水电科学研究院
    • 张宝忠韩信魏征李益农杜太生陈鹤谢天慧
    • G06Q50/02G06Q10/04G06N3/02G06F18/214G06F18/20G06F17/16G06F16/29
    • 本发明公开了一种考虑气象因子不确定性的农田参考作物蒸散量预测方法,其包括S1获取预测区域在预设时间段内设定数量组天气预报数据;S2将每组天气预报数据输入贝叶斯概率预报系统,得到修正后的天气预报数据;S3将修正后的每组天气预报数据输入已训练的RBF神经网络中,预测得到农田参考作物蒸散量。本方案采用贝叶斯概率预报系统对天气预报数据进行修正后,能够消除其的不确定性,使得RBF神经网络采用这些数据预测的参考作物蒸散量更加准确,从而使得灌溉时能够更加精准的按照农作物需(56)对比文件SG 109973 A1,2005.04.28韩信等.“考虑气象因子不确定性的参考作物蒸散量预报方法”《.中国水利水电科学研究院学报》.2021,第19卷(第1期),33-44.战国隆.“参考作物蒸发蒸腾量简化计算与预测模型研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2010,1-50.张海勇等“.基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导研究”《.舰船科学技术》.2015,第37卷(第7期),73-77+98.Sien Li et al."Vineyard evaporativefraction based on eddy covariance in anarid desert region of Northwest China".《Agricultural Water Management》.2008,937-948.Junwei Huang et al.“Modeling heattransfer properties in an ORC directcontact evaporator using RBF neuralnetwork combined with EMD”《.Energy》.2019,306-316.王怡宁;张晓萌;路璐;顾南;王振龙;刘猛;王国庆.通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量.农业工程学报.2020,(第07期),109-116.梁凤国;李帅莹;于淼;马宗正.基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测.人民长江.2009,(第05期),58-59+103.