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邓丽娟

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:新疆农业大学水利与土木工程学院更多>>
发文基金:新疆维吾尔自治区科技攻关项目国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:农业科学水利工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇水利工程
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇蒸发
  • 1篇蒸发量
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水面蒸发
  • 1篇水面蒸发量
  • 1篇腾发量
  • 1篇腾发量预测
  • 1篇气象
  • 1篇气象要素
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇作物腾发量
  • 1篇网络
  • 1篇灰色关联
  • 1篇灰色关联分析
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇参考作物

机构

  • 2篇新疆农业大学
  • 2篇学研究院

作者

  • 2篇邓丽娟
  • 1篇魏光辉
  • 1篇姜卉芳

传媒

  • 1篇地下水
  • 1篇节水灌溉

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于年尺度的新疆车尔臣河流域各气象要素对水面蒸发影响分析被引量:1
2013年
根据新疆且末县气象站多年平均水面蒸发量及相关常规气象观测资料,利用灰色关联度法分析各气象要素对水面蒸发的影响程度。结果表明各气象要素对年均水面蒸发量的影响程度从大到小的排列顺序为日照时数>风速>气压>气温>总云量>相对湿度>水汽压。从气象因素角度出发,为区域水资源优化调度提供参考。
邓丽娟姜卉芳
关键词:灰色关联分析水面蒸发量气象要素
基于主成分分析与BP神经网络的参考作物腾发量预测被引量:4
2009年
为解决采用神经网络模型预测参考作物腾发量研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型。选取新疆昌吉市气象站2006年3-6月的日气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模型作为对照。结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与参考作物腾发量之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果。
曹伟魏光辉邓丽娟
关键词:主成分分析BP神经网络参考作物腾发量
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