《区域参考作物腾发量演变特征及预测模型研究》根据辽宁省近50年的气象资料，应用Penman-Montieth（P-M）公式计算了逐月参考作物腾发量，对参考作物腾发量及气象要素的年际变化特征、季节变化特征、月际变化特征及趋势进行了分析，应用统计检验方法分析了影响参考作物腾发量变化的主要气象因素。利用计算的逐月ETO数据，一个地区（流域）相应建立了一种或几种腾发量预测模型[随机型时间序列模型、确定型时间序列模型、基于小波消噪的随机模型、α-加权模糊线性回归预测模型、小波消噪的偏最小二乘回归预测模型、BP神经网络ETO预测模型、RBF神经网络ETO预测模型、Elman神经网络ETO预测模型、支持向量机（support vector machine，SVM）ET,。预测模型、基于最小二乘支持向量机的ETO预测模型、动量改进BP神经网络ETO预测模型、自适应模糊推理系统（ANFIS）神经网络ETO预测模型、广义回归神经网络模型、灰色BP神经网络模型、灰色广义回归神经网络模型]，并对模型进行了显著性检验。同时还研究了抚顺地区参考作物腾发量的分布式模型。<br>    《区域参考作物腾发量演变特征及预测模型研究》可供农田水利、水资源、水文、生态、环境等专业的生产、教学、科研、管理及决策者使用和参考。

前言<br>第1章 绪论<br>1.1 研究目的与意义<br>1.2 国内外研究现状<br><br>第2章 太子河流域参考作物腾发量估算与预测模型研究<br>2.1 研究目的与意义<br>2.2 太子河流域参考作物腾发量变化趋势及影响因素分析<br>2.3 基于单一气象数据估算参考作物腾发量<br>2：4应用时间序列方法拟合参考作物腾发量<br>2.5 结论<br>附录<br><br>第3章 锦州地区参考作物腾发量演变特征与预测模型研究<br>3.1 研究目的与意义<br>3.2 参考作物腾发量趋势及影响因素分析<br>3.3 a－加权模糊线性回归法在参考作物腾发量预测中的应用<br>3.4 基于小波消噪的ETo系列复杂度的研究及预测模型的建立<br>3.5 结论<br><br>第4章 铁岭区参毒作物腾发量演变特征与预测研究<br>4.1 研究目的与意义<br>4.2 参考作物腾发量演变特征及影响因素分析<br>4.3 基于神经网络的参考作物腾发量预测<br>4.4 基于支持向量基的参考作物腾发量预测<br>4.5 结论<br><br>第5章 丹东市参考作物腾发量实时预报研究<br>5.1 丹东市参考作物腾发量的计算<br>5.2 人工神经网络在ETo实时预报中的应用<br>5.3 结论<br><br>第6章 辽阳市参考作物腾发量实时预报研究<br>6.1 研究目的与意义<br>6.2 参考作物腾发量的计算<br>6.3 人工神经网络在ETo实时预报中的应用<br>6.4 结论<br><br>第7章 鞍山地区参考作物腾发量计算与预测模型研究<br>7.1 研究目的与意义<br>7.2 鞍山地区气象要素变化特征<br>7.3 参考作物腾发量变化趋势及影响因素分析<br>7.4 鞍山地区适宜参考作物腾发量计算模型研究<br>7.5 参考作物腾发量预测模型研究<br>7.6 结论<br><br>第8章 基于GIS的抚顺地区参考作物需水量时空演变规律研究<br>8.1 研究目的与意义<br>8.2 抚顺地区参考作物需水量的计算与分析<br>8.3 气象站间参考作物需水量的变化分析<br>8.4 抚顺地区参考作物需水量分布式模型的建立<br>8.5 结论<br>参考文献