基于BP神经网络的土壤水力学参数预测

编号 zgly0001304976

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的土壤水力学参数预测

作者 高如泰  陈焕伟  李保国  黄元仿 

作者单位 教育部植物-土壤相互作用重点实验室农业部土壤和水重点实验室中国农业大学资源与环境学院  教育部植物-土壤相互作用重点实验室农业部土壤和水重点实验室中国农业大学资源与环境学院 北京100094  北京100094  北京100094 

母体文献 土壤通报 

年卷期 2005年05期

年份 2005 

分类号 S152.7 

关键词 BP神经网络  土壤水力学参数  土壤转换函数 

文摘内容 为了获取区域土壤水分和溶质运移模拟所需的土壤水力学参数,利用黄淮海平原曲周县的试验资料建立基于BP神经网络的土壤转换函数模型。本文采用土壤粒径分布、容重、有机质含量等土壤基本理化性质,来预测土壤饱和导水率Ks、饱和含水量sθ、残余含水量θr、以及van Genuchten公式参数α、n的对数形式ln(α)和ln(n),并与多元线性逐步回归方法进行比较。t检验结果表明,BP神经网络训练和预测得到的模拟值与实测值之间吻合很好,该方法具有较高的预测精度。通过对平均相对误差的比较,得出在粒径分布的基础上增加容重、有机质含量等输入项目,可以提高部分土壤水力学参数的预测精度,而有些参数的预测精度反而降低。以误差平方和为标准的比较结果表明,BP神经网络模型的预测效果总的来看要优于多元线性回归法。