Artificial Neural Network Model for Soil Moisture Forecastin Deficit Irrigation Rice Field

机译：人工神经网络模型在缺水灌溉稻田水分预测中的应用。

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There is a complex nonlinear relation between soil moisture and precipitation,irrigation, evapotranspiration, root zone lower bounds, etc. It causes the changing rule of soilmoisture very complex. Based on analyses of artificial neural network theories, this paper setup a BP model that describes soil moisture change of limited irrigation rice zone. Thepackets in the soil water forecast are compared with the packets in the observations.Research indicates the BP network can be used in the regional soil moisture forecast. Themethod has the characteristics of simplicity, feasibility and high accuracy.

机译：土壤水分与降水之间存在复杂的非线性关系，灌溉，蒸散，根区下限等导致土壤变化的规律水分非常复杂。在分析人工神经网络理论的基础上，建立了一个描述有限灌溉水稻区土壤水分变化的BP模型。这将土壤水分预报中的数据包与观测值中的数据包进行比较。研究表明，BP网络可用于区域土壤湿度预报。这该方法具有简单，可行，准确度高的特点。

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来源
《2004 CIGR International Conference : Collection of Extent Abstracts》|2004年|1-6|共6页
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作者
Mingyao Zhou; Hongwei Chen;
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会议组织
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中图分类
关键词
deficit irrigation; rice field; soil moisture forecast; artificial neural network;

机译：亏水灌溉;稻田;土壤水分预报;人工神经网络;

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