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J-GLOBAL ID：202102259266145889   整理番号：21A0111996

中小型農地水肥ガス結合節水灌漑設備用水量自動予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Water consumption prediction model of small and medium farmland water-fertilizer-air coupling water-saving irrigation equipment

著者 (3件)： Li Meng (西京学院,西安710000) ,  Wang Lili (西京学院,西安710000) ,  Liu Yang (西京学院,西安710000)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 42  号： 10  ページ： 146-149,154  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2つのモデル,すなわち,Penmanの公式と時系列の2つのモデルの使用水量因子が多くなるため,予測精度が低いという問題を克服するために,ラフ集合に基づく中小規模農地水-空気結合節水灌漑設備用水量の自動予測モデルを提案した。中小規模農地の水とガス結合節水自動灌漑設備サポート下で、水量予測モデルの所要指標を確定する。水量予測属性と条件属性を抽出し、節水灌漑設備による自動効果に対する依存性パラメータを計算し、適応交差法を用いて最小相対縮小を行った。農作物の気温が時間とともに変化する状況を分析し、作物の蒸散量を予測し、灌漑地区の農地土壌に関する経験係数サポート下で、地下水の補給量を決定し、土壌水分を計算し、それによって水量の予測モデルを構築した。MATLABツールボックスのmapminmax関数を用いて入力と出力サンプルデータを前処理し、実験パラメータとして実験検証分析を行い、検証結果より以下のことが分かった。モデルは,2018年7月1日7月10日と2018年7月20日7月30日の2つの期間で正確な予測結果を持ち,高い実用価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気温 ,  *灌漑 ,  農作物 ,  使用水量 ,  *農地 ,  *用水 ,  土壌水 ,  *節水 ,  ラフ集合 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  MATLAB ,  蒸散量 ,  *節水灌漑 ,  *水量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 下水・廃水処理施設  (SC03020P) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 農地 ,  節水灌漑 ,  設備 ,  予測モデル