卡尔曼滤波修正ANFIS模型在ET0预测中的应用研究

"ET_0预测的卡尔曼滤波修正ANFIS模型研究，通过将气象数据应用于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立的作物参考蒸腾量(ET0)预测模型，并利用卡尔曼滤波器提高预测精度。" 本文深入探讨了如何利用卡尔曼滤波技术优化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型，以提高对作物参考蒸腾量(ET0)的预测准确性。ET0是计算作物需水量的重要参数，Penman-Monteith模型是目前广泛接受的计算方法，它基于气象条件来估算蒸发和蒸腾的总量。然而，为了实现智能节水灌溉，实时且准确的ET0预测至关重要。 ANFIS是一种融合了模糊逻辑和神经网络的模型，能够处理非线性和复杂的关系。在本研究中，ANFIS被用来根据陕西西安地区的气象数据建立ET0预测模型。然而，原始模型的预测结果可能存在噪声，因此引入了卡尔曼滤波器进行滤波去噪，以提升模型的预测精度。 卡尔曼滤波是一种有效的在线估计算法，特别适合处理含有随机噪声的动态系统。它通过结合先验知识和实时观测，提供对系统状态的最优估计。在本研究中，卡尔曼滤波器被用来改进ANFIS模型的输出，降低预测误差，从而提高模型的可靠性。 通过对模型进行仿真和实地试验，研究者验证了卡尔曼滤波修正后的ANFIS模型的性能。仿真结果显示，经过卡尔曼滤波校正后，模型的均等系数(EC)从0.93提高到0.98，表明模型预测值与真实值之间的拟合度显著提升。实验结果也显示，修正前的ANFIS模型平均绝对误差为28.94%，平均相对误差为26.37%，而修正后的模型这两个指标分别降低至7.24%和6.59%，进一步证明了卡尔曼滤波的有效性。 该研究揭示了卡尔曼滤波在提高基于ANFIS的ET0预测模型精度方面的潜力，这对于精准农业和节水灌溉策略的制定具有重要意义。通过这种结合了先进算法和气象数据的模型，可以更准确地预测作物的需水量，从而优化灌溉管理，减少水资源浪费，提高农业生产效率。