基于BP神经网络的Gardner模型参数预测

摘要：

为了准确推求包气带土壤的持水性能和水分运动参数,以黄土高原区田间耕作层土壤水分特征曲线的试验资料为数据样本,建立了以易于通过试验手段获取的土壤基本理化参数为输入变量,以土壤水分特征曲线Gard-ner模型参数为输出变量的BP预测模型.所建立的预测模型对两参数预测值的平均相对误差在6%以下,在可接受的范围.研究结果表明:选取土壤体积质量、有机质量、黏粒量、粉粒量以及无机盐量等基本理化参数作为预报模型的输入因子是合理的,所建立的土壤水分特征曲线Gardner模型参数BP预报模型可靠.研究结果可为黄土高原区包气带土壤持水性能和水分运动参数的准确获取提供借鉴.

关键词：土壤水分特征曲线、Gardner模型、土壤理化参数、BP模型、精度检验

分类号：S152;TV93(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金项目40671081

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-25,30