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农田水位及环境因素对小麦生理指标的影响预测  
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【英文篇名】 Prediction of the Influence of Water Level and Environmental Factors on Physiological Index of Wheat
【下载频次】 ★★☆
【作者】 于智恒; 寇立娟; 王钢钢;
【英文作者】 YU Zhi-heng et al(College of Water Conservancy and Hydropower Engineering; Hohai University; Nanjing; Jiangsu 210098);
【作者单位】 河海大学水利水电学院; 天津市水利局农水处;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2010年 34期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小麦; 生理特性; BP神经网络;
【英文关键词】 Wheat; Physiological characteristics; BP neural network;
【摘要】 通过对人工神经网络理论中BP网络的分析,建立了描述在不同水位、不同环境条件下,小麦生理指标非线形变化的模拟模型。该模型采用光合有效辐射、太阳总辐射、大气温度、空气相对湿度、风速、农田水位、淹水历时等为参数,以2009年在测坑的小麦试验结果作为学习样本和检验样本。结果表明,所建立的人工神经网络模型对描述不同条件与净光合速率、蒸腾速率、气孔导度的复杂非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
【英文摘要】 Through the analysis of the BP network in artificial neural network theory,a simulation model was built to describe the non-linear variation of the physiological indices of wheat at different water level and under different environmental conditions.The model took the photosynthetic active radiation,global solar radiation,air temperature,air relative humidity,wind speed,farmland water levels and flooding lasting as the parameters,and chose the wheat pit test results in 2009 as the study and test samples.The ...
【更新日期】 2011-01-20
【分类号】 S512.1
【正文快照】 水位及环境因素与小麦生理指标之间存在着密切联系,并且它们存在的是非常复杂的非线形关系。通过构建农田水位及环境因素对小麦生理指标影响预测模型,可以通过现有的水位及环境因素得到小麦的各生理指标,以达到节水、高效的目的,具有重要的现实意义。多层神经网络中的BP(Back P

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