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基于BP神经网络的土壤墒情动态系统预测模型研究与应用

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摘要 BP神经网络模型构成了有效的非线性建模,其在研究环境变动如何影响土壤含水量并准确预报水资源状况方面表现出色,从而提升水资源的整合利用效率。通过整理分析土壤含水量信息,建立了一个以反向传播神经网络为基础的预报模型,并对该系统进行了实地训练和精确性测试,实验结果显示,该模型在预估精确性和稳定性方面表现卓越,从而为农作物的生产和水资源的分发提供了有力的数据支持,帮助决策制定过程。
作者 许洋
出处 《中文科技期刊数据库(全文版)农业科学》 2024年第7期0022-0025,共4页
基金 河北省教育厅科学研究青年基金项目“基于人工神经网络对动态系统拟合的优化算法研究”(编号QN2023134)。
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