盐碱土壤Philip入渗模型参数的神经网络预报模型

编号 zgly0001567510

文献类型 期刊论文

文献题名 盐碱土壤Philip入渗模型参数的神经网络预报模型

作者 程诗念  樊贵盛 

作者单位 太原理工大学水利科学与工程学院 

母体文献 土壤通报 

年卷期 2017年03期

年份 2017 

分类号 S156.4 

关键词 Philip入渗模型  入渗参数  盐碱地  BP神经网络  土壤理化参数 

文摘内容 以改良盐碱土壤、提供入渗参数为研究目的,在山西省北部的4种盐碱荒地进行了系列入渗试验和基本理化参数测定试验。基于误差反向传播算法(Back Propagation算法),建立了盐碱地土壤基本理化参数与Philip入渗模型参数之间的神经网络预报模型。预测所得Philip入渗模型参数的平均相对误差如下:稳渗率A为4.30%、吸渗率S为0.31%,预测值与实测值吻合程度高。研究结果表明,基于盐碱地土壤条件,选择土壤体积含水率、容重、质地、有机质含量、全盐量以及p H作为预报模型输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的BP神经网络的预报模型是可行的。