[发明专利]基于改进神经网络的集雨调亏作物需水量预测方法有效
| 申请号： | 201910173728.7 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN109934400B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 刘心;刘婧然;李文竹 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/0499;G06N3/086 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 056038 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进Elman神经网络的集雨调亏作物需水量预测方法，该方法在作物不同生育阶段内分别选取对作物需水量影响较明显因素作为预测模型的输入因子，然后采用具有动态建模能力的Elman神经网络进行预测，同时，采用遗传算法选取Elman神经网络的最佳连接权值和阈值，得到状态最优的Elman神经网络。本发明的预测模型能够对作物需水量进行有效的预测，且在充分利用降雨的同时进行调亏滴灌，实现了多重节水，更大限度地节约了水资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 神经网络 集雨调亏 作物 需水量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进Elman神经网络的作物需水量预测方法，该方法采用具有动态建模能力的Elman神经网络模型进行预测，其特征在于：在作物不同生育阶段内分别选取不同的影响因素作为预测模型的输入因子；采用遗传算法选取Elman神经网络的最佳连接权值和阈值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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