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基于BP神经网络的半湿润平原井灌区土壤墒情预报研究

作　者: 武文红
导　师: 杜贞栋
学　校: 山东农业大学
专　业: 农业水土工程
关键词: 土壤墒情预报 MATLAB BP神经网络 TDR
分类号: S126
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 76次
引　用: 4次
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内容摘要

以山东省桓台县为代表的半湿润平原井灌区,农业发展对灌溉的依赖性十分明显。灌溉水平的高低直接决定了农业的生产量,影响了国民生产总值,要实现农业的可持续发展就对灌溉管理提出了越来越高的要求。为达到节水高产、提高水分利用效率的目的,制定科学合理的灌溉方案,也需要较为准确的预报未来不同时段内土壤水分状况。因此,对作物灌溉量做出实时的科学的预报,并根据预报实行优化灌溉科学用水,使单位水资源发挥最大能效,是当前迫切需要解决的一个重要问题。本文在查阅了大量的土壤墒情预报、灌溉试验研究成果的基础上全面分析了土壤墒情预报的方法和影响土壤墒情的主要因素,借助MATLAB语言建立了以气温、空气湿度、平均风速、光照强度、全辐射、灌水量、灌水日期、降雨量、作物生长状况为模型输入项,土壤贮水量为输出项的BP神经网络模型。在国家“863”农业节水示范基地--桓台县节水灌溉试验区应用冬小麦不同非充分灌溉试验进行模型精度验证,试验中采用德国生产的TRIME-TDR对大田土壤墒情进行长期观测,其精度高、稳定性好、不破坏土壤结构、携带方便,应用结果表明:模型精度高,最大绝对误差为0.15mm。对科学灌溉、精准灌溉、提高灌溉管理水平具有指导意义。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
1 绪论  9-22
  1.1 研究目的和意义  9-10
  1.2 土壤墒情预报方法研究概况  10-17
    1.2.1 国外研究概况  10-11
    1.2.2 国内研究概况  11-17
  1.3 研究区概况及研究内容  17-21
  1.4 研究内容  21-22
2 土壤墒情预报的人工神经网络模型建立  22-50
  2.1 神经网络的基本概念  22-30
  2.2 BP 神经网络介绍  30-34
  2.3 基于 MATLAB 的 BP 神经网络设计  34-40
  2.4 土壤墒情的神经网络模型  40-49
  2.5 本章小结  49-50
3 BP 神经网络土壤墒情预报应用研究  50-63
  3.1 材料与方法  50-56
  3.2 计算机程序的编写  56-60
  3.3 非充分灌溉试验结果分析与评价  60-62
  3.4 本章小结  62-63
4 结论和展望  63-65
  4.1 结论  63
  4.2 展望  63-65
参考文献  65-72
致谢  72-73
攻读学位期间发表论文情况  73

基于BP神经网络的半湿润平原井灌区土壤墒情预报研究

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