[发明专利]考虑气象因子不确定性的农田参考作物蒸散量预测方法

摘要

本发明公开了一种考虑气象因子不确定性的农田参考作物蒸散量预测方法，其包括S1获取预测区域在预设时间段内设定数量组天气预报数据；S2将每组天气预报数据输入贝叶斯概率预报系统，得到修正后的天气预报数据；S3将修正后的每组天气预报数据输入已训练的RBF神经网络中，预测得到农田参考作物蒸散量。本方案采用贝叶斯概率预报系统对天气预报数据进行修正后，能够消除其的不确定性，使得RBF神经网络采用这些数据预测的参考作物蒸散量更加准确，从而使得灌溉时能够更加精准的按照农作物需水量进行补给，达到节约用水的同时还能保证作物的正常生产。