人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 宰松梅

作者： 宰松梅;郭冬冬;温季

作者机构：

关键词： 土壤含盐量;次生盐碱化;BP模型

期刊名称： 中国农村水利水电

ISSN： 1007-2284

年卷期： 2010 年 10 期

页码： 33-35

收录情况： 北大核心

摘要： 土壤含盐量的预测对合理配置水资源,防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意义。在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测。结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度。

分类号： S153`S126

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