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文章来源:土壤墒情监测仪 发布时间:2020-08-27 00:44:19 浏览次数:969次
神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。在神经网络模型中,BP网络是应用最为广泛的模型之一。BP网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络,可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系,在各个领域都得到了广泛的应用。
在传统的土壤墒情预测模型中,如果只提供简单的参数,那么模型则很难得到应用,而且许多墒情预测模型都比较复杂,在实际应用中很不方便,也存在一定的误差。因此,可以采用神经网络方法,通过建立神经网络预测模型,对土壤墒情进行准确的预测工作。
土壤墒情的主要影响因素包括:气候、水分、土壤的特性以及农作物的生长等,当对某一地区的土壤墒情进行预测时,就要充分考虑神经网络方法的应用,需要对影响土壤墒情的因素进行分组或者数值量化表示,对于普遍的结果进行模型的建立来分析土壤墒情。
对于BP网络的算法,由信息的正向传递和误差的反向传播等两部分组成。在信息的正向传递时,信息从输入层到隐含层进行计算,最终传递到输出层,其神经元的状态只对下一层的神经元状态起作用。那么,如果输出的数据不理想,就开始对输出层的误差数值进行计算,接下来进行反向传播,从而利用计算机网络,将误差反向传播回各层的神经元中,最终得到精准的数值。
神经网络模型法在土壤墒情的预测上有重要的应用。神经网络具有自主学习的优势,可以自主的建立输入参数和具有可调层数的BP网络模型,这种自主学习的功能还对预测有重要的意义,因此神经网络方法在土壤墒情的预测中可以广泛的应用。此外,神经网络模型所使用到的参数在目标区域都很容易得到,在一定程度上方便了对土壤墒情的预测。
全国土壤墒情监测系统厂家,国内有许多土壤墒情监测系统厂家,比如山东风途物联网科技有限公司等。在农业生产中,干旱缺水现象,严重影响了农作物正常生长和产量水平。而农田土壤湿度是衡量作物是否能够正常生长以及产量高低的重要指标之一,因此对农田土壤土壤水分进行连续实时监控就成为一个非常有效的措施。
土壤墒情状况作为农业生产的一个重要指标,是需要准确测定。而土壤水分仪作为快速测量土壤水分的专业仪器,不仅能及时测量土壤水分,也能及时记录土壤水分,并将相关数据存储
在互联网时代,土壤墒情监测系统可以通过与物联网、大数据和人工智能等技术的结合,焕发出新的风采。
土壤墒情监测系统能够实现不同等级土壤墒情温度和水分动态监测,最下层监测3层,最上层探测10层土壤墒情和水分情况,能够迅速全面地掌握墒情信息。并且此系统可及时、准确地提供各监测点的土壤水分状况,为防汛抗旱减灾工作提供重要的基础信息。