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科普:神经网络法在土壤墒情预测中的应用

文章来源:www.shangqingjiance.com 作者:土壤墒情监测仪 时间: 2020-09-07 01:35:27 浏览次数: 579
BP网络模型是一种前向多层网络,主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。每一层都有多个神经元,同一层的各个神经元之间没有相互关联,而相邻的神经元之间由权来连接。

  旱灾是主要的自然灾害之一,对于干旱的地区,通过对土壤的水分进行预测对比,使用有效的土壤水分预测方法,对于合理利用农业天气预报,解决干旱问题的意义十分重大。

  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。

  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。

  BP网络模型是一种前向多层网络,主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。每一层都有多个神经元,同一层的各个神经元之间没有相互关联,而相邻的神经元之间由权来连接。

  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

科普:神经网络法在土壤墒情预测中的应用

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