半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

Q948.11 S512.12

基金项目:

国家基础研究重大项目前期专项 2 0 0 2 CAC0 0 3 0 0,G2 0 0 0 0 1860 3,国家自然科学基金项目 3 9970 13 5,3 0 0 70 13 9 资助


Artificial neural network model of spring wheat growth system in semi-arid areas and yield forecast
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    以半干旱区春小麦生长系统为研究对象。探讨了作物生长系统中水分、土壤养分等生态因子的时空变化特征及春小麦产量形成机制,应用人工神经网络方法建立了半干旱区春小麦生长系统的产量随环境因子变化的神经网络模型,并与传统的CTM模型进行了比较。模拟结果表明,人工神经网络模型可适用于半干旱区春小麦生长系统产量随环境因子变化规律描述,且优于传统模型,从而为春小麦产量预测提供了新的途径,也为作物生态系统的人工调控提供了新的模式与定量依据。

    Abstract:

    Focusing on spring wheat growth system in semi arid areas,this paper built a artificial neural network model to simulate yield change of spring wheat with environment factors,and compared with traditional CTM model.Also,it examined the variation characte

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐彩琳 李自珍.半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测[J].西北植物学报,2004,24(3):

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码