基于bp神经网络的冬小麦耗水预测

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1、第26卷第4期农业工程学报Vol.26No.4812010年4月TransactionsoftheCSAEApr.2010基于BP神经网络的冬小麦耗水预测1,21※陈博，欧阳竹（1．中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京100101；2．中国科学院研究生院，北京100049）摘要：该文根据中国科学院禹城农业试验站2003－2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料，把实测作物系数作为作物因子指标，建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60cm土壤含水率、日序

2、数和作物系数为输入因子，蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型，神经网络拓扑结构为5-9-1，训练函数为Trainbr。检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%，预测值和实测值的均方根误差为0.88mm，模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865，预测效果较好，可满足生产需要。关键词：作物，蒸散发量，反向传播，神经网络，作物系数，预测doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2010.04.013+中图分类号：S161，S512.11文献标识码

3、：A文章编号：1002-6819(2010)-04-0081-06陈博，欧阳竹.基于BP神经网络的冬小麦耗水预测[J].农业工程学报，2010，26(4)：81－86.ChenBo,OuyangZhu.PredictionofwinterwheatevapotranspirationbasedonBPneuralnetworks[J].TransactionsoftheCSAE,2010,26(4):81－86.(inChinesewithEnglishabstract)络相结合以建立性能更佳的参

4、考作物腾发量预测模型。应0引言用人工神经网络对大田作物耗水量进行预测研究时，往往作物耗水量是农田水量平衡计算的一个重要环节，其需要考虑影响作物耗水量的土壤水分因子和作物因子。王计算和预测方法不仅成为农田生态系统水循环和水平衡志强等[16]和郑重等[17]利用自制微型蒸渗仪测定数据，把作研究的重要领域，同时在制定农田灌溉制度、进行水土资物叶面积指数作为作物因子，分别建立了植被覆盖条件下源配置等方面具有重要作用。目前，估算农田作物耗水的土壤蒸发量和棉田蒸散量的BP神经网络预报模型；方法主要有微气象方法（

5、包括能量平衡法、空气动力学技SudheerKP等[18]利用有限气象资料建立了估算水稻日蒸术、空气动力学阻抗法、涡度相关法）、红外遥感技术、散量的径向基神经网络模型，模型预测性能可靠；温耀华水量平衡法（包括大田水量平衡法和零通量面法）、植物等[19]以太阳辐射和日平均温度为输入向量，建立了大棚作[1-4]生理测定技术和器测法等。其中，应用比较广泛的是物腾发量BP神经网络模型。针对影响作物耗水特性的作利用1998年联合国粮农组织（FAO）推荐的基于微气象物因子难以准确估量，微型蒸渗仪测量数据难以反映大

6、田方法的Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量ET0，作物耗水特性，本文把作物系数作为影响因子，利用中国[5]再通过作物系数估算作物实际耗水量ET。该方法物理机科学院禹城农业综合试验站大型称重式蒸渗仪对冬小麦制明确，估算ET0精确度高，但要求观测数据齐全，涉及耗水规律进行模拟研究，探索建立较好预测大田作物耗水参数多，计算繁杂。基于此，本文探索利用BP人工神经规律的神经网络预测模型。网络来预测作物耗水规律。近年来，人工神经网络强大的非线性映射能力使其在1数据来源及预测模型的建立作物耗水规

7、律研究方面得到广泛应用，特别是基于气象资1.1试验数据的获取料对参考作物腾发量的预测研究比较多。通过比较人工神中国科学院禹城农业综合试验站位于山东省禹城市，经网络参考作物腾发量模型和其他传统算法，多数研究认土壤以潮土和盐化潮土为主，表土质地为轻-中壤土。所[6-7]为人工神经网络法预测效果可靠，利用较少的气象资在地区属暖温带半湿润季风气候区，多年平均气温[8-10][11-12]料就可以达到预期效果；模糊推理、径向基网13.1℃，降雨量582mm，水面蒸发力952mm，太阳辐[13][14][15]

8、络、小波变换和遗传算法也被用来和人工神经网2射总量5225MJ/m，日照时数2640h，≥0℃积温为4951℃，≥10℃积温为4441℃，无霜期200d，光热资收稿日期：2009-06-09修订日期：2010-03-01源丰富，雨热同期，地下水位一般在1.5～4.0m，地下水基金项目：中国科学院知识创新工程重大项目（KSCX1-YW-09-06）作者简介：陈博（1985－），男，河南邓州人，博士生，研究方向：节水资源丰富，有利于农业生产。灌溉理论和技术。北京北京市朝阳