编号 zgly0000698118

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法(英文)

学科分类 220.1520;林木遗传学

作者 杨敬锋  李亭  卢启福  陈志民 

作者单位 广东融讯信息科技有限公司  广东瑞图万方科技股份有限公司  中山火炬职业技术学院  华南农业大学公共基础课实验教学中心 

母体文献 农业科学与技术: 英文版 

年卷期 2010(2)

年份 2010 

分类号 S15 

关键词 土壤水分传感器  无线传感器网络  RBF神经网络  标定 

文摘内容 土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,该研究将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。以20个带标号的水杯作为承载砖红壤土和水的载体,对其中的样本进行数据采集,经多次测量取平均值。为验证标定算法的准确性,同时列举出以土净重、加水质量、水分含量TDR-3测量值为属性,以测试水土比值为目标训练样本,以RBF神经网络为标定算法的拟合结果。为了更直观地展示试验结果,以散点图方式分别展示水分含量TDR-3测量值与实际水土比的TDR-3土壤水分含量曲线;水分含量TDR-3测量值与RBF神经网络拟合水土比的RBF神经网络拟合土壤水分含量曲线;以及实际水土比与RBF神经网络拟合水土比的散点图。为验证RBFNN拟合水土比值的相关性,引入皮尔逊相关系数。5次试验,得到5组皮尔逊相关系数,分别为0.9745,0.9832,0.9798,0.9804及0.9789,都接近于1,说明真实测试数据与拟合数据相关性很强,且为正相关关系?？杉?该法能取得较好的标定效果,并且...