Estimation of Daily Reference Evapotranspiration Using Support Vector Machines and Artificial Neural Networks in Greenhouse

S.S. Eslamian; J. Abedi-Koupai; M.J. Amiri; S.A. Gohari

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Estimation of Daily Reference Evapotranspiration Using Support Vector Machines and Artificial Neural Networks in Greenhouse

机译：支持向量机和人工神经网络的温室日参考蒸腾量估算

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In the present study, the meteorological variables including air temperature, solar radiation , wind speed and relative humidity were considered daily. The R² of ANNs and SVMs models were obtained 0.92 and 0.96, respectively; whereas the effici

机译：在本研究中，每天考虑的气象变量包括气温，太阳辐射，风速和相对湿度。人工神经网络和支持向量机模型的R ^{2 分别为0.92和0.96。而效率}

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来源
《Research journal of environmental sciences 》 |2009年第4期| 共9页
作者
S.S. Eslamian; J. Abedi-Koupai; M.J. Amiri; S.A. Gohari;
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中图分类环境科学基础理论 ;
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