Calibration Study of Moisture Production Parameters Model Based on Neural Network by LM Algorithm

机译：基于LM算法的神经网络水分生产参数模型的标定研究。

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The is a kind of effective method of water-saving irrigation. Crop moisture production parameters model provide relationship between the output and the evapotranspiration. The article Using improved BP neural network based LM algorithm calibrate Jensen model, and solve moisture sensitivity by test results of winter wheat moisture production parameters in Shanxi Province Xiaohe area. Using this method to solve moisture sensitivity has higher precision and can provide technical guidance to inadequately irrigation.

机译：这是一种节水灌溉的有效方法。作物水分生产参数模型提供了产量与蒸散量之间的关系。文章利用改进的基于BP神经网络的LM算法校正Jensen模型，并通过山西省小河地区冬小麦水分生产参数的测试结果解决了水分敏感性问题。用这种方法解决湿度敏感性问题具有较高的精度，可以为灌溉不当提供技术指导。

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来源
《2011 International Conference on New Technology of Agricultural Engineering》|2011年|600-604|共5页
会议地点 Zibo(CN)
作者
Liu Ling; Zhao Yong-zhi; Wang Lei; Wang Yang-ren;
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作者单位

Tanjin Agricultural University,hydraulic engineering department,Tianjin,China;

Tanjin Agricultural University,hydraulic engineering department,TtanjnChina;

Tanjin Agricultural University,senior profession institute,tianjin,China;

Tanjin Agricultural University,hydraulic engineering department,Tianjin,China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类农业工程;
关键词
LM algorithm; Jensen model; moisture sensitivity;

机译：LM算法；詹森模型；水分敏感性;

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