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

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[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(): 1-6. 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
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[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
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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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