干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 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

Arid

	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
其他题名	Artificial neural network model of spring wheat growth system in semi-arid areas and yield forecast
	徐彩琳; 李自珍
来源期刊	西北植物学报
ISSN	1000-4025
出版年	2004
卷号	24 期号:3 页码:449-453
中文摘要	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。
英文摘要	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 characteristics of ecological factors such as water and soil nutrient,and formation mechanism of yield of spring wheat. The simulation results suggest that artificial neural network model is suitable for describing yield change law of crop in semi-arid areas,and superior to traditional model. This paper offers a new approach for forecasting spring wheat yield,and also offers a new pattern and quantitative ground for artificially controlling and regulating crop ecosystems.
中文关键词	半干旱区
英文关键词	semi-arid area
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	PLANT SCIENCES
WOS研究方向	Plant Sciences
CSCD记录号	CSCD:1634626
来源机构	兰州大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/205571
作者单位	兰州大学, 干旱农业生态国家重点实验室, 兰州, 甘肃 730000, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	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]. 兰州大学,2004,24(3):449-453.
APA	徐彩琳,&李自珍.(2004).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.西北植物学报,24(3),449-453.
MLA	徐彩琳,et al."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".西北植物学报 24.3(2004):449-453.