基于主成分分析的灌区参考作物蒸发蒸腾量预测模型研究

摘要

由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子众多,而且存在信息重叠,首先利用DPS软件对众多因子进行主成分分析,然后建立多元线性回归模型和BP神经网络模型对灌区参考作物蒸发蒸腾量进行预测,并将预测结果与Pen-man-Monteith公式计算值进行比较,结果发现多元线性回归模型预测的平均相对误差为10.05%,而BP神经网络模型预测的平均相对误差仅为2.71%,通过比较,BP神经网络模型能更好地满足灌区参考蒸发蒸腾量的预测要求。