【摘 要】
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蒸散量（ET）是水文循环中的重要组成部分。精确的ET预测在水资源管理和灌溉系统设计等方面的研究是十分必要的。利用非线性主成分分析法（NLPCA）和径向基（RBF）神经网络组成的模型（NLPC
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,安徽农业大学理学院
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蒸散量（ET）是水文循环中的重要组成部分。精确的ET预测在水资源管理和灌溉系统设计等方面的研究是十分必要的。利用非线性主成分分析法（NLPCA）和径向基（RBF）神经网络组成的模型（NLPCA—RBF）对番茄蒸散量进行估算。在既保证ET影响因素信息完整，又可消除影响因素之间相关性的前提下，利用NLPCA将影响ET的7个气象因素简化为3个综合成分，并以此为网络训练的输入数据，根据实测的蒸散量作为网络输出建立了RBF神经网络，并且经非训练样本点数据检验。结果表明，与传统RBF网络模型较，NLPCA—RBF网络
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