基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究

编号 zgly0000935335

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 袁玉倩  薛桂香  孙春华  王华军 

作者单位 河北工业大学计算机科学与软件学院  河北工业大学河北省大数据计算重点实验室  河北工业大学能源与环境工程学院 

母体文献 河北工业大学学报 

年卷期 2015(6)

页码 39-44

年份 2015 

关键词 BP神经网络  土壤热导率  预测算法  启发式学习算法 

文摘内容 在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比较.实验结果表明,采用的BP神经网络模型能够较精确的预测各种土壤热导率,而且由于神经网络的结构和隐层神经元数固定,因而降低了待设置参数的数目,提高了BP神经网络模型进行土壤预测的适用性。