果园土壤贮水量神经网络估算模型研究

编号 zgly0000502759

文献类型 期刊论文

文献题名 果园土壤贮水量神经网络估算模型研究

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 刘继龙  张振华  谢恒星 

作者单位 鲁东大学地理与资源管理学院 

母体文献 农业系统科学与综合研究 

年卷期 2007,23(1)

页码 110-113

年份 2007 

分类号 S152.7 

关键词 BP神经网络  果园  贮水量  估算 

文摘内容 利用神经网络对土壤水分进行预测时, 一般需考虑多个因素(如气象因素和土壤特性等), 需测量多种参数值。神经网络模型只以0～100cm范围内各层的土壤含水量为输入变量, 对0～180cm土层的土壤含水量进行了预测, 并与Biswas估算模式的预测结果进行了比较。结果表明: 神经网络方法具有很高的预测精度, 预测值的相对误差在-4.26%～3.22%; Biswas估算模式的预测效果较差, 预测值的相对误差在-11.87%～7.95%。由此可见, 该神经网络模型具有较强的便利性和实用性, 可用于对本地区果园的土壤墒情进行估测。图8, 表2, 参14。