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题名基于人工神经网络的比水容量模型参数预测模型研究
被引量：1
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作者
李浩然
樊贵盛
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机构
太原理工大学水利科学与工程学院
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出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2018年第10期197-201,210,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40671081)
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文摘
为了探索获取比水容量的简便方式,以山西省黄土高原区农耕土壤为实验对象,进行了土壤水分特征曲线与比水容量的相关试验,拟合得到比水容量模型参数,并配套测定了相关的土壤基本理化参数。在研究分析各个土壤基本理化参数与比水容量模型参数的影响关系的基础上,建立了关于土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量的BP神经网络预报模型。研究表明:以土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量为输入因子的BP神经网络预报模型是可行的,比水容量模型参数实测值与预测值之间的平均相对误差均低于10%,预测效果较好,精度较高。该研究结果为黄土高原地区获取比水容量提供了理论与技术上的支持,同时可促进土壤传输函数理论的发展。
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关键词
人工神经网络
比水容量模型参数
Gardner经验模型
土壤基本理化参数
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Keywords
artificial neural networks
parameters of the water capacity model
Gardner model
physical and chemical parameters of soil
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分类号
S152
[农业科学—土壤学]
TV93
[水利工程—水利水电工程]
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