基于灰色神经网络的作物需水量预测模型的研究与应用

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1、学校代码：学号分类号：密级：大硕士学位论文题目：基于灰色神经网络的作物需水暈预测模型的研究与应用作者：夏泽豪指导教师：翁绍捷教授罗微研究员类另专业型专业：农业机械化时间ResearchandApplicationofCropWaterRequirementForecastingModelbasedonGreyNeuralNetworkAThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementFortheMasterDegreeinAgriculturalMech

2、anizationEngineeringByXiaZehaoSupervisor:WengShaojieLuoWeiMajor:AgriculturalMechanizationEngineeringSubmitedtime:May,2015海南大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以

3、明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：丨年》月令曰学位论文版权使用授权说明本人完全了解海南大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。学校可以为存在馆际合作关系兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权海南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密论文在解密后遵守此规定。论文作者签名：根日期：办広年月日本人已经认真阅读“

4、高校学位论文全文数据库发布章程”，同意将本人的学位论文提交“高校学位论文全文数据库”中全文发布，并可按“章程”中规定享受相关权益。同意论文提交后滞后：口半年：口一年：口二年发布。摘要作物需水量的准确预测是严格水资源管理的一项重要技术支撑。随着农业信息化的快速发展，先进的计算机应用方法、物联网等高新科技的深度应用为其提供了强有力的支撑，传统的农业作业不断与信息产业相融合，系统自动化、智能化成为作物需水量预测的未来研究方向以及发展趋势。本文针对这一问题进行了相关研宄，在灰色系统理论和人工神经网络的理论的基础上，

5、建立算法预测模型，运用灰色神经网络算法实现作物需水量的预测估算，该模型以多维度气象因子数据为输入，运用工具，实现对作物需水量的预测，同时在海南省儋州市松涛灌区灌溉管理信息系统中进行了应用试验。本文首先依据灰色系统理论与人工神经网络，通过对气象因素和作物用水的相互关联进行分析，确立灰色神经网络拓扑结构以及网络流程，建立了预测作物需水量的灰色神经网络模型。其次，运用与混合编程相结合的方式，以接口技术为基础，将灰色神经神经网络预测模型编译为组件，实现了平台下对中网络预测模型的调用，完成了作物需水量预测算法的集成设

6、计。最后，在遵循作物需水量智能预测模块界面开发原则的基础上，开展了预测模块功能设计，完成了该模块功能的具体操作步骤和界面设计工作，为灌区作物灌溉提供了值得借鉴的应用指导。通过模拟仿真以及测试，结果表明，作物需水量预测曲线与实测曲线拟合度较高，基于灰色神经网络模型预测结果与实际作物需水量绝对相对误差均值为，预测精准度高，实现了对作物需水量准确预测的基本功能，为节水灌溉提供了一种新的有效方法。关键词：灰色系统理论；神经网络；作物需水量；混合编程；预测模型AbstractEstimateCropwaterrequ

7、irementisoneofthecriticalaspectsofirrigationmanagement.Tocarryoutscientificandeficientirrigationmanagement,mustaccuratelycalculateandpredicttheCropwaterrequirementWiththerapiddevelopmentofagriculturalinformationtechnologyfortheconstructionofagriculturalinf

8、ormationprovidesapowerfultechnicalsupport,systemautomation,intelligenceasCropwaterrequirementpredictfiituretrends.Aimingatthisproblemhavebeenstudiedonthebasisofthetheoryofgreysystemtheoryandartificialneuralne