摘要：针为探讨五道沟水面蒸发量与气象因子间的关系，准确估算该地区水面蒸发量，选取五道沟1991—2019年水面蒸发量以及气象因子实测资料，基于主成分法分析水面蒸发量的影响因素，并结合BP人工神经网络算法建立了水面蒸发计算模型。结果表明：主成分分析提取了三个主成分，第一主成分为地表温度、饱和差、绝对湿度、平均气温以及水汽压力差的线性组合，第二主成分为相对湿度与太阳辐射的线性组合，第三主成分主要是风速的影响。BP神经网络模型输入层为3，模型输入维度低，且真实值与估算值的平均绝对误差（MAE）为0.18，均方根误差（RMSE）为0.25，均小于1。模型计算精度较高，可较好地用于计算水面蒸发实际值。
文章目录
0 引言
1 材料与方法
1.1 实验区概况
1.2 数据来源与处理
2 分析方法
2.1 主成分分析法
2.2 BP神经网络模型
2.3 模型评价指标
3 结果与分析
3.1 水面蒸发规律
3.2 主成分分析结果
3.3 基于主成分分析与BP神经网络的应用
3.4 模型拟合结果与分析
4 结语