基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法(英文)

作者：杨敬锋; 李亭; 卢启福; 陈志民

来源：Agricultural Science & Technology, 2010, (02): 140-142.

DOI：10.16175/j.cnki.1009-4229.2010.02.015

• 土壤水分传感器
• 无线传感器网络
• RBF神经网络
• 标定 Calibration Model
• Soil Moisture Sensor
• Wireless Sensor Networks
• RBF Neural Networks

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...

• 单位
  广东融讯信息科技有限公司; 中山火炬职业技术学院; 华南农业大学; 广东瑞图万方科技股份有限公司