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È stata sviluppata una rete neurale per la stima della temperatura oraria del suolo. Sono stati utilizzati complessivamente 26428 dati di temperatura del suolo di 5 anni (2001-2005) per la fase di training della rete neurale e successivamente sono stati previsti 5067 dati di temperatura del suolo relativi agli anni 2006-2007, confrontandoli con dati misurati non utilizzati nel processo di messa a punto. I risultati mostrano che i parametri meteorologici utilizzati hanno una grande influenza sulle performances della rete neurale, e che questa può essere adeguatamente utilizzata per stimare, con sufficiente precisione, la temperatura oraria del terreno. Parole chiave: rete neurale artificiale, dati meteorologici, fisica del suolo, temperatura del terreno.
A neural network for the estimation of hourly soil temperature was developed using meteorological parameters. 26428 data points of soil temperature of 5 years (2001-2005) were used to train the network and then 5067 data points of soil temperature not used in the training process were predicted (years 2006 and 2007). The results show that the meteorological parameters used have influential effects on the good training and prediction capabilities of the chosen network, and that the neural network can be properly trained to estimate the hourly soil temperature with acceptable accuracy. Keywords: artificial neural network, meteorological data, soil physics, soil temperature.
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