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加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究 被引量：12
1
作者 王鑫东 《中国农村水利水电》 北大核心 2016年第5期58-60,64,共4页
应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月... 应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月尺度相关系数分别达到0.712 1和0.866 6,高于未加权的马尔科夫链的预测精度;对于不同时间尺度而言,加权马尔科夫链模型预测的灌溉用水和调查灌溉用水量虽在月尺度相关系数大于年尺度相关系数,但年尺度预测相对误差明显小于月尺度预测相对误差。 展开更多
关键词 加权马尔科夫链模型 传统马尔科夫链模型 农业灌溉用水预测 预测精度对比
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基于改进BP神经网络模型的区域农业灌溉用水预测研究 被引量：4
2
作者 曲春阳 刘亿军 《吉林水利》 2016年第10期1-3,6,共4页
传统BP神经网络模型局部易出现收敛,在模型求解过程,易出现求解不收敛的缺陷。为此引入小波分析函数对传统BP神经网络的节点计算进行改进。并将改进的BP神经网络模型运用于农业灌溉用水预测中,研究结果表明:改进的BP神经网络模型改变了... 传统BP神经网络模型局部易出现收敛,在模型求解过程,易出现求解不收敛的缺陷。为此引入小波分析函数对传统BP神经网络的节点计算进行改进。并将改进的BP神经网络模型运用于农业灌溉用水预测中,研究结果表明:改进的BP神经网络模型改变了局部易收敛的缺陷,模型求解更为合理。在农业灌溉用水预测精度上也明显好于传统的BP神经网络模型。 展开更多
关键词 改进的BP神经网络模型 传统BP神经网络模型 模型求解收敛性 农业灌溉用水预测
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