【摘 要】
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实时、准确地对作物需水量的预测是实现智能节水灌溉的关键技术。预测模型的合理选择及精度提高是作物需水决策系统的核心。本文将陕西西安地区的气象数据环境信息引入自适应
【机 构】
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新疆大学机械工程学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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实时、准确地对作物需水量的预测是实现智能节水灌溉的关键技术。预测模型的合理选择及精度提高是作物需水决策系统的核心。本文将陕西西安地区的气象数据环境信息引入自适应神经模糊推理（ANFIS）作物参考蒸腾量（ET0）预测模型,应用卡尔曼滤波器对气象数据经ANFIS建模得到的ET_0预测值进行滤波去噪,以提高模型的预测精度,并通过仿真和实验验证,从理论和实践两个方面来验证模型的精度。仿真结果得到,反映模型预测值与真实值之间拟合程度的均等系数（EC）值校正前为0.93,校正后达到0.98。实验结果得到,ANFIS预
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