[目的]针对目前我国农业用水占比高、计量监测难度大等问题,引入"以电折水"方法计量农业用水,推进解决农业用水的计量和核算问题.[方法]以内蒙古通辽市科尔沁区为例,采用平均值预测、多元线性回归模型、BP神经网络模型3种方法对"以电折水"系数进行预测分析,并选用平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)、决定性系数(R2)对上述3种模型比较优选.[结果]"以电折水"系数平均值预测误差平均为7.40％,预测值与实测值拟合效果较差;多元线性回归模型预测误差平均为2.40％,预测值与实测值拟合效果较好;BP神经网络模型预测误差平均值为1.65％,预测值与实测值拟合效果最好.多元线性回归模型和BP神经网络模型的MRE、RMSE、R2分别为0.024、0.175、0.923和0.018、0.131、0.957.[结论]多元线性回归模型预测精度较好,BP神经网络模型预测精度最好,平均值预测模型预测精度最差.
"以电折水"系数 平均值预测 多元线性回归 BP神经网络