基于OFDR技术的土体含水率模型研究

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作者 高磊 袁泽 +1 位作者 王勤 高明军 《工程地质学报》 北大核心 2025年第1期96-105,共10页

土体含水率是影响土体工程性质的重要因素,因此对土体含水率进行测定具有重要的工程意义。本文采用主动加热光纤法,通过光频域反射(OFDR)技术进行土体含水率测定试验,以最大升温值法(ΔT_(max))标定土体含水率,得到土体含水率与光纤温... 土体含水率是影响土体工程性质的重要因素,因此对土体含水率进行测定具有重要的工程意义。本文采用主动加热光纤法,通过光频域反射(OFDR)技术进行土体含水率测定试验,以最大升温值法(ΔT_(max))标定土体含水率,得到土体含水率与光纤温度特征值之间的函数模型,并基于试验结果建立了土体光纤温度特征值随土体含水率、电加热功率和加热时间变化的BP神经网络预测模型。研究结果表明:基于试验结果得到的4个含水率函数模型,在电加热功率越大且加热时间越长条件下,函数模型拟合效果较好;借助含水率函数模型,可通过土体光纤温度特征值得到土体含水率预测值,但是函数模型预测精度有限;而本文建立的土体含水率神经网络预测模型具有较高的预测精度,对土体含水率预测的平均相对误差仅为0.18%。结果表明,土体含水率神经网络预测模型相对于土体含水率函数模型精度更高且稳定性更好。 展开更多

关键词 土体含水率 OFDR 函数模型 神经网络

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土壤水分预测神经网络模型和时间序列模型比较研究 被引量：28

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作者 刘洪斌 武伟 +1 位作者 魏朝富 谢德体 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期33-36,共4页

土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统 ,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关 ,具有明显的随机性波动。建立土壤水分动态变化模型可以使田间土壤水分的适时适量调节方便可行 ,有利于农田水利工程的规划和管理。该文利用人工神经网... 土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统 ,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关 ,具有明显的随机性波动。建立土壤水分动态变化模型可以使田间土壤水分的适时适量调节方便可行 ,有利于农田水利工程的规划和管理。该文利用人工神经网络方法和时间序列自回归 (AR)模型进行了土壤水分预测建模研究 ,试验结果表明 :在数据量较少的情况下 ,AR模型具有较好的预测效果 ;在数据量较多的情况下 ,神经网络模型能够获得较好的预测效果。 展开更多

关键词 土壤水分 神经网络 AR模型 预测

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基于BP网络的水资源预测方法的研究 被引量：17

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作者 尚涛 安宁 王长德 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期455-458,共4页

对水资源预测的各种方法进行了分析,在本领域内推出一种新的预测方法——人工神经网络,可依据源数据,通过BP算法,自动形成水资源预测模型,从而推算出水资源变化趋势.人工神经网络有较强的学习功能,事先不需建立模型,而是根据预测的精度... 对水资源预测的各种方法进行了分析,在本领域内推出一种新的预测方法——人工神经网络,可依据源数据,通过BP算法,自动形成水资源预测模型,从而推算出水资源变化趋势.人工神经网络有较强的学习功能,事先不需建立模型,而是根据预测的精度通过初始数据进行计算.从本文所得结果可以看出,人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法. 展开更多

关键词 预测方法 水资源预测 人工神经网络 BP模型 变化趋势 水资源量 水资源管理

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基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算 被引量：16

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作者 刁万英 刘刚 胡克林 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期841-846,共6页

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率... 土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明:(1)当砂土容重为1.40 g·cm^(-3)时,900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和估算口达到极显著水平(R^2超过0.90);容重为1.50 g·cm^(-3)时,用蓝边最大反射率和900~970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm^(-3)时,780~970 nm反射率总和与560~760 nm归一化吸收深度的R^2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm^(-3)时,900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和的R^2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R^2=0.26和RMSE=0.09 m^3·m^(-3))和780~970 nm吸收深度(R^2=0.32和RMSE=0.10m^3·m^(-3))估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900~970 nm最大反射率(R^2=0.92和RMSE=0.05 m^3·m^(-3))与900~970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R^2=0.92和RMSE=0.04 m^3·m^(-3))。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R^2=0.87和RMSE=0.05m^3·m^(-3))。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。 展开更多

关键词 土壤含水量 光谱特征参数 人工神经网络

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农田土壤水分预测模型的研究进展及应用 被引量：29

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作者 申慧娟 严昌荣 戴亚平 《生态科学》 CSCD 2003年第4期366-370,376,共6页

本文对国内外土壤湿度的监测、预报发展情况进行了回顾,总结了国内外土壤水分监测方法及其原理,介绍了国内外土壤湿度预测模型的研究进展及其应用情况。讨论了传统的土壤水分平衡方程统计模型法、从土壤水分运动方程出发的物理学模型法... 本文对国内外土壤湿度的监测、预报发展情况进行了回顾,总结了国内外土壤水分监测方法及其原理,介绍了国内外土壤湿度预测模型的研究进展及其应用情况。讨论了传统的土壤水分平衡方程统计模型法、从土壤水分运动方程出发的物理学模型法、利用气象要素与土壤水相关关系为基础的统计预报法、及新兴的人工神经元网络法和遥感数据估测法的优缺点。并对土壤水分研究工作所面临的问题进行了必要的阐述。 展开更多

关键词 农田 土壤水分 预测模型 土壤湿度 监测

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基于模糊神经算法的区域地下水盐分动态预测 被引量：6

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作者 余世鹏 杨劲松 +2 位作者 刘广明 姚荣江 王相平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第18期142-150,共9页

为探讨前馈型人工神经网络BP-ANN(back propagation artificial neural network)和模糊神经NF(neuro-fuzzy)2种神经网络算法在区域地下水盐分动态预测中的应用过程与效果,首先通过经典统计分析确定区域地下水盐分动态的主要驱动因子以... 为探讨前馈型人工神经网络BP-ANN(back propagation artificial neural network)和模糊神经NF(neuro-fuzzy)2种神经网络算法在区域地下水盐分动态预测中的应用过程与效果,首先通过经典统计分析确定区域地下水盐分动态的主要驱动因子以及可用的模型输入因子组合,采用"试错法"确定神经网络模型的最优结构,进而开展地下水盐分中长期动态的有效模拟预测。结果表明,在长江河口寅阳和大兴地区以降水动态为单输入的NF(5-gbellmf-160)和以降水与内河水盐分动态为双输入的NF(4-gaussmf-100)为最优预测模型。研究表明神经网络模型对地下水盐分动态的预测精度优于常规线性模型,其中,NF、BP-ANN、线性模型在寅阳测点的预测相关系数分别为0.565、0.445、0.261,在大兴测点的预测相关系数分别为0.886、0.784、0.543。与BP-ANN、线性模型相比,基于模糊神经算法的NF模型具有更好的误差纠错和仿真能力,在寅阳和大兴测点的预测误差分别降低了30%以上和50%以上。相关研究结果在区域水盐动态科学预警研究领域有较好地应用前景。 展开更多

关键词 水 盐分 土壤 地下水盐分动态 人工神经网络 模糊神经算法 最优模型参数 中长期预测

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常规给水处理工艺处理效率的神经网络预测与控制 被引量：5

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作者 李玉仙 黄廷林 +1 位作者 何文杰 韩宏大 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2005年第4期488-491,共4页

建立了常规给水处理工艺处理效率神经网络预测模型和混凝剂投量预测模型。应用结果表明,建立的预测模型具有较高的预测精度:对浊度和UV254处理效率的相关系数(R2)分别为0.86和0.80,对混凝剂投加量的预测精度相关系数为0.72。模型的预测... 建立了常规给水处理工艺处理效率神经网络预测模型和混凝剂投量预测模型。应用结果表明,建立的预测模型具有较高的预测精度:对浊度和UV254处理效率的相关系数(R2)分别为0.86和0.80,对混凝剂投加量的预测精度相关系数为0.72。模型的预测精度可基本满足常规工艺的在线控制和实时调控,使水处理系统在原水水质变化情况下,实现系统优化运行控制。分析模型误差的原因,并对比偏最小二乘回归模型说明神经网络模型的精度,指出该模型在系统优化运行中的可行、及时、准确性。 展开更多

关键词 预测模型 神经网络 控制模型 常规工艺 偏最小二乘回归

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数据挖掘技术在松花江水质预测中的应用 被引量：2

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作者 赵英 崔福义 郭亮 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期33-39,共7页

为更好地实现松花江水质预测,对水质的科学管理起到指导作用,应用人工神经网络技术(ANN,Artifical Neural Networts),利用松花江四方台监测站某连续3年水质数据,建立水质预测模型,实现对松花江主要污染指标CODMn的预测.为保证预测模型... 为更好地实现松花江水质预测,对水质的科学管理起到指导作用,应用人工神经网络技术(ANN,Artifical Neural Networts),利用松花江四方台监测站某连续3年水质数据,建立水质预测模型,实现对松花江主要污染指标CODMn的预测.为保证预测模型具有较高的预测精度,将数据按月分期,应用聚类分析法对数据进行处理,剔除异常数据,使有效数据能够均匀分布.并通过测试研究验证聚类分析法处理数据后对预测精度的影响效果.结果表明,将聚类分析法应用到水质预测中后,可较大地改善模型预测效果,成绩显著. 展开更多

关键词 水质预测 预测模型 聚类分析法 人工神经网络

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基于人工神经网络的土壤含水量预报模型 被引量：5

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作者 郭庆春 何振芳 《山西农业科学》 2012年第8期892-895,共4页

土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关,具有明显的随机性波动。利用人工神经网络的方法对... 土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关,具有明显的随机性波动。利用人工神经网络的方法对河南驻马店地区的土壤含水量进行预报,利用表层土壤含水量资料计算了一些与深层土壤含水量相关的预报因子,用以建立驻马店地区深层土壤含水量的神经网络预报模型,并应用独立样本进行了初步的模拟预报检验。结果表明,预报模型取得了令人满意的效果,应用神经网络的方法预报深层土壤含水量是可行的。 展开更多

关键词 人工神经网络 土壤含水量 预报 模型

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基于采样密度不同土壤的水分特征参数的预测及误差分析 被引量：2

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作者 杨启红 陈丽华 王宇 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第27期13189-13191,共3页

目前土壤水分特征曲线（h-θ曲线）的研究普遍采用vanGenuchten模型（简称VG模型）。利用不同取样精度的土壤，将土壤质地（砂土、粘粒、粉粒含量）和容重作为输入值，探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土... 目前土壤水分特征曲线（h-θ曲线）的研究普遍采用vanGenuchten模型（简称VG模型）。利用不同取样精度的土壤，将土壤质地（砂土、粘粒、粉粒含量）和容重作为输入值，探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土壤水分特征曲线参数，用甘肃称钩河流域小流域的土样进行了预测和误差分析。结果表明，使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距；BP神经网络预测饱和体积含水量的准确性比预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度，还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。 展开更多

关键词 土壤水分特征曲线 VAN GENUCHTEN模型 BP神经网络 模型参数

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河道水情长时间序列多变量预测模型 被引量：3

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作者 薛联青 崔广柏 《水电能源科学》 2002年第3期38-40,共3页

结合时间序列的分析方法 ,建立了一种体现时序的多变量动态时间序列神经网络预测模型 ,并将模型运用于淮河流域的水情预报。预测结果表明 ,该方法计算简便 ,并较传统的 ARMA模型简单 ,尤其对于多变量非线性时间序列预测 。

关键词 水情预报 神经网络 时间序列 预测模型

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基于神经网络的温室土壤水分动态预测模型研究 被引量：5

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作者 万博雨 付聪 +2 位作者 郑世健 范玉德 刘知贵 《节水灌溉》 北大核心 2017年第11期72-76,共5页

针对智能温室变量施水的土壤水分预测问题,建立基于神经网络的土壤水分动态预测模型。以Delaunay三角剖分布点方法为基础,并将种植区域离散成若干单元。对各离散单元,模糊其土壤喷灌量,将单位时间土壤含水量的变化映射成土壤水势变化。... 针对智能温室变量施水的土壤水分预测问题,建立基于神经网络的土壤水分动态预测模型。以Delaunay三角剖分布点方法为基础,并将种植区域离散成若干单元。对各离散单元,模糊其土壤喷灌量,将单位时间土壤含水量的变化映射成土壤水势变化。考虑到土壤的时空特性,使用MATLAB建立以预测单元表层测量点土壤含水量、土壤温度和单位时间土壤含水量变化量作为输入,未来时刻该单元中心土壤深层含水量作为输出的BP神经网络和RBF神经网络预测模型。利用温室实际数据验证模型的准确性,通过比较两种神经网络模型结果,得出RBF神经网络模型具有较好实用性,为温室精细化变量施水的实现奠定基础。 展开更多

关键词 动态预测模型 DELAUNAY三角剖分 土壤含水量 水势 BP神经网络 RBF神经网络

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基于GA-BP神经网络与LSSVM支持向量机的日用水量组合预测模型 被引量：3

13

作者 袁伟 陈晓东 《水电能源科学》 北大核心 2015年第10期33-37,共5页

影响城市日用水量的因素众多,供水部门由于缺乏有效的日用水量预测模型,造成了调度过程中严重的水电等资源浪费现象。针对日用水量变化的趋势性和周期性特点,提出了基于GA-BP神经网络与LSSVM支持向量机的组合预测模型,即选择不同影响因... 影响城市日用水量的因素众多,供水部门由于缺乏有效的日用水量预测模型,造成了调度过程中严重的水电等资源浪费现象。针对日用水量变化的趋势性和周期性特点,提出了基于GA-BP神经网络与LSSVM支持向量机的组合预测模型,即选择不同影响因素分别输入到两个子模型,可达到最优效果。在对两个子模型的训练过程中,同时获得预测结果的置信概率,利用置信概率结合两子模型的预测结果,建立组合预测模型,并与传统组合模型进行了对比分析。在上海市某区域自来水公司的应用表明,与单项预测模型、传统线性和非线性组合模型相比,该组合模型具有更高的精度和泛化能力。 展开更多

关键词 神经网络 支持向量机 置信概率 组合预测模型 日用水量

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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型 被引量：7

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作者 牛曼丽 李新旭 +3 位作者 张彦军 雷喜红 王艳芳 李蔚 《蔬菜》 2020年第8期24-30,共7页

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网... 为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.2592、0.0105和0.1356,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。 展开更多

关键词 土壤含水量 主成分分析 粒子群算法 BP神经网络 模型

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基于多频超声和人工神经网络的变压器油中微水含量检测 被引量：4

15

作者 杨华昆 马显龙 +4 位作者 李胜朋 李亚权 孙利雄 苏阳 周渠 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2022年第4期114-120,共7页

变压器油中的微水含量是衡量变压器能否长期稳定运行的重要因素。本研究基于多频超声检测结合人工神经网络算法,提出一种变压器油中微水含量预测方法。首先,利用卡尔费休滴定法测定210组油样中的微水含量。其次,对210组油样进行多频超... 变压器油中的微水含量是衡量变压器能否长期稳定运行的重要因素。本研究基于多频超声检测结合人工神经网络算法,提出一种变压器油中微水含量预测方法。首先,利用卡尔费休滴定法测定210组油样中的微水含量。其次,对210组油样进行多频超声检测,分析油样中微水含量与多频超声数据中振幅和相位信号的关系。最后,利用PCA将原始242维多频超声数据降为23维,结合BPNN和GRNN两种人工神经网络以及GA和PSO两种优化算法,建立了基于PCA-GA-BPNN和PCA-PSO-GRNN的两种变压器油中微水含量预测模型,并将预测结果与实际结果进行对比。结果表明:两种预测模型的预测准确率均超过90%,表明本研究提出的方法能够有效地检测变压器油中的微水含量。 展开更多

关键词 变压器油 微水含量 多频超声 人工神经网络 预测模型

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基于遗传算法优化BP神经网络的数字图像土壤含水量反演研究 被引量：4

16

作者 张雨露 晋华 +3 位作者 高文文 郭磊 闵雅欣 何宇琛 《节水灌溉》 北大核心 2022年第12期74-80,91,共8页

快速准确地测量土壤含水量在农业、水文、生态等领域的应用至关重要,数字图像技术测量土壤含水量因其具有廉价、快速和不破坏土体的优势成为研究的热点。基于手机相机获取的数字图像,提取了R、G、B、H、S、V和DN 7种图像特征参数,并利... 快速准确地测量土壤含水量在农业、水文、生态等领域的应用至关重要,数字图像技术测量土壤含水量因其具有廉价、快速和不破坏土体的优势成为研究的热点。基于手机相机获取的数字图像,提取了R、G、B、H、S、V和DN 7种图像特征参数,并利用与土壤含水量相关性较大的图像特征参数R、V和DN构建了BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络土壤含水量反演模型,来获取高精度的土壤含水量数值。结果显示:将BP神经网络和遗传算法用于数字图像技术,均可提高数字图像技术测量土壤含水量的精度,其中BP神经网络土壤含水量反演模型的决定系数(R^(2))可达到0.940~0.972,均方根误差(RMSE)为0.936%~1.694%;遗传算法优化的BP神经网络土壤含水量反演模型的R^(2)可达到0.976~0.993,RMSE为0.559%~0.878%,遗传算法优化的BP神经网络模型用于数字图像技术反演土壤含水量的R^(2)更接近1,RMSE更小,精度更高。同类型研究中提出的多元线性模型的R^(2)介于0.60和0.96,RMSE介于1.11%和7.00%,与其相比,研究模型的预测精度和稳定性更高,这些结果展示了BP神经网络和遗传算法在数字图像技术测土壤含水量的应用优势。此外,研究表明手机相机获取的数字图像经过处理后可用于室内条件下预测表层土壤含水量,后续研究还需在室外深层土壤中展开,以扩展研究模型的适用性。 展开更多

关键词 BP神经网络优化 遗传算法 数字图像 土壤含水量 反演模型 手机相机 图像特征参数

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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

17

作者 李浩然 樊贵盛 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第10期197-201,210,共6页

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... 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。 展开更多

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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