基于BP神经网络的烟田土壤水分预测

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基于BP神经网络的烟田土壤水分预测

尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进

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尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

引用本文:

尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

YIN Jian-kang, CHEN Chang-hua, XING Xiao-jun, TAN Jun, YAO Jin. Research on Prediction of Tobacco Field Soil Moisture Based on BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

Citation:

YIN Jian-kang, CHEN Chang-hua, XING Xiao-jun, TAN Jun, YAO Jin. Research on Prediction of Tobacco Field Soil Moisture Based on BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

基于BP神经网络的烟田土壤水分预测

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

1.
四川大学制造科学与工程学院成都 610065;
2.
四川凉山烟草公司四川西昌 615000

基金项目:

国家烟草专卖局科技基金(110200801006)

作者简介:
尹健康(1969-)，男，博士生，高级工程师，主要从事智能控制、生产过程管理与决策、烟草科研方面的研究

中图分类号: S152.7

Research on Prediction of Tobacco Field Soil Moisture Based on BP Neural Network

1.
School of Manufacturing Science and Engineering,Sichuan University Chengdu 610065;
2.
Tobacco Companies of Liangshan Xichang Sichuan 615000

摘要: 提出了分区域、分阶段建立烟叶田间土壤水分预测简化模型的思想，并利用BP神经网络建立了烟田土壤水分预测模型，确定区域阶段土壤水分初值、蒸发量、月均气温、日照、降雨量为输入层和阶段土壤水分为输出层，实现了从输入端到输出端的非线性映射。研究表明，该预测模型具有较好的预测效果，有广泛的适应性和广阔的应用前景。
- BP神经网络 /
- 预测模型 /
- 土壤水分 /
- 烟叶
Abstract: A method to simplify the model for forecasting the soil moisture of tobacco field by aiming at the same growing stage and area is proposed and a model to forecast the soil moisture of tobacco field based on BP neural network is established, in which the temperature, sunlight, rainfall, evaporation, and initial moisture of soil at a stage beginning are taken as the input and the soil moisture of tobacco field as the output. The research result shows that the prediction model of soil moisture has a good accuracy and has a wide range of adaptability.
- BP neural network /
- prediction model /
- soil moisture /
- tobacco

[1]	钱夔, 宋爱国, 田磊. 基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法 . 电子科技大学学报, 2024, 53(2): 227-234. doi: 10.12178/1001-0548.2023036
[2]	陈欣, 李闯, 金凡. 量子自注意力神经网络的时间序列预测 . 电子科技大学学报, 2024, 53(1): 110-118. doi: 10.12178/1001-0548.2022340
[3]	周江平, 周媛媛, 周学军, 李洁琼. 基于BP神经网络的测量设备无关协议参数预测 . 电子科技大学学报, 2024, 53(4): 611-616. doi: 10.12178/1001-0548.2023011
[4]	张晓旭, 高振涛, 吴磊, 李鑫, 卢明静. 基于混合量子−经典神经网络模型的股价预测 . 电子科技大学学报, 2022, 51(1): 16-23. doi: 10.12178/1001-0548.2021394
[5]	李莉, 杜丽霞, 张子柯. 基于多变量LSTM神经网络的澳大利亚大火预测研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 311-316. doi: 10.12178/1001-0548.2020370
[6]	胡旺, 张建, 陈维锋, 胡斌, 郭红梅. 基于神经网络的烈度衰减融合模型研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 224-229. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.010
[7]	邵继业, 谢昭灵, 杨瑞. 基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 781-787. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.023
[8]	郭贤生, 陆浩然, 王建军, 李会勇. 基于证据理论的群指纹融合室内定位方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 654-659, 665. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.003
[9]	张耀辉, 韩小孩, 王少华. 基于离散过程神经网络的装备技术状态预测方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 923-928. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.008
[10]	邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028
[11]	谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴. 基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
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[17]	孙剑, 许家珆. 神经网络算法在智能体IDS系统中的应用 . 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 289-292.
[18]	舒兰, 吴磊, 张勇. 粗集神经网络系统及其应用 . 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 426-428.
[19]	李俊生, 蔡群, 赵东风, 白建斌. 通信网业务参量的一个随机预测模型 . 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 345-348.
[20]	胡香荣, 徐军, 薛良金. 对称单面鳍线的人工神经网络模型 . 电子科技大学学报, 2001, 30(5): 454-457.

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基于BP神经网络的烟田土壤水分预测

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

1. 四川大学制造科学与工程学院成都 610065;

2. 四川凉山烟草公司四川西昌 615000

基金项目:

国家烟草专卖局科技基金(110200801006)

作者简介:
尹健康(1969-)，男，博士生，高级工程师，主要从事智能控制、生产过程管理与决策、烟草科研方面的研究

收稿日期: 2009-10-27
修回日期: 2010-08-16
刊出日期: 2010-12-15

中图分类号: S152.7

关键词:

摘要: 提出了分区域、分阶段建立烟叶田间土壤水分预测简化模型的思想，并利用BP神经网络建立了烟田土壤水分预测模型，确定区域阶段土壤水分初值、蒸发量、月均气温、日照、降雨量为输入层和阶段土壤水分为输出层，实现了从输入端到输出端的非线性映射。研究表明，该预测模型具有较好的预测效果，有广泛的适应性和广阔的应用前景。

English Abstract

尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

引用本文:

尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

YIN Jian-kang, CHEN Chang-hua, XING Xiao-jun, TAN Jun, YAO Jin. Research on Prediction of Tobacco Field Soil Moisture Based on BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

Citation:

YIN Jian-kang, CHEN Chang-hua, XING Xiao-jun, TAN Jun, YAO Jin. Research on Prediction of Tobacco Field Soil Moisture Based on BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018

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