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半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测
被引量:
3
1
作者
徐彩琳
李自珍
《西北植物学报》
CAS
CSCD
2004年第3期449-453,共5页
以半干旱区春小麦生长系统为研究对象 ,探讨了作物生长系统中水分、土壤养分等生态因子的时空变化特征及春小麦产量形成机制 ,应用人工神经网络方法建立了半干旱区春小麦生长系统的产量随环境因子变化的神经网络模型 ,并与传统的 CTM模...
以半干旱区春小麦生长系统为研究对象 ,探讨了作物生长系统中水分、土壤养分等生态因子的时空变化特征及春小麦产量形成机制 ,应用人工神经网络方法建立了半干旱区春小麦生长系统的产量随环境因子变化的神经网络模型 ,并与传统的 CTM模型进行了比较 .模拟结果表明 ,人工神经网络模型可适用于半干旱区春小麦生长系统产量随环境因子变化规律描述 ,且优于传统模型 ,从而为春小麦产量预测提供了新的途径 。
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关键词
半干旱区
春小麦生长系统
人工神经网络模型
产量预测
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职称材料
题名
半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测
被引量:
3
1
作者
徐彩琳
李自珍
机构
兰州大学干旱农业生态国家重点实验室
出处
《西北植物学报》
CAS
CSCD
2004年第3期449-453,共5页
基金
国家基础研究重大项目前期专项 2 0 0 2 CAC0 0 3 0 0
G2 0 0 0 0 1860 3
+1 种基金
国家自然科学基金项目 3 9970 13 5
3 0 0 70 13 9 资助
文摘
以半干旱区春小麦生长系统为研究对象 ,探讨了作物生长系统中水分、土壤养分等生态因子的时空变化特征及春小麦产量形成机制 ,应用人工神经网络方法建立了半干旱区春小麦生长系统的产量随环境因子变化的神经网络模型 ,并与传统的 CTM模型进行了比较 .模拟结果表明 ,人工神经网络模型可适用于半干旱区春小麦生长系统产量随环境因子变化规律描述 ,且优于传统模型 ,从而为春小麦产量预测提供了新的途径 。
关键词
半干旱区
春小麦生长系统
人工神经网络模型
产量预测
Keywords
semi arid area
growth system of spring wheat
artificial neural network model
yield forecast
分类号
Q948.11 [生物学—植物学]
S512.12 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测
徐彩琳
李自珍
《西北植物学报》
CAS
CSCD
2004
3
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