非充分灌溉稻田墒情预报的人工神经网络模型

通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个描述非充分灌溉稻田土壤水分变化的BP模型,并对同一小区2002年水稻生长期土壤水分的动态变化进行了模拟预测,同时用实测资料进行对照.研究结果具有良好的一致性,质量含水量绝对误差值最大为1.8%,最小为0.1%,平均为0.7%;相对误差值最大为8.42%,最小为0.55%,平均为3.02%.BP网络可以用于区域土壤水分动态预测,方法简便可行,有较高的精度.