基于PCA优化—BP神经网络算法的 农田土壤养分评价

摘要：

为达到对膜下滴灌土壤养分综合评价的目的,采用描述性统计分析、主成分分析(Principal Component A-nalysis,PCA)和Back Propagation(BP)神经网络方法对通辽市科左中旗农田土壤养分进行评价,结合单因子指数法,并与传统方法中运用最广的模糊数学综合评价结果进行对比分析.依据《全国第二次土壤养分分级标准》,经实测数据验证,结果表明:2015年和2016年科左中旗农田土壤养分综合评价良好;将PCA与BP神经网络相结合的方法运用到解决土壤学问题中,可获得客观的结果;经检验PCA与BP神经网络模型相结合的评价方法适用于因子多且复杂、精度要求高的样本.将PCA与BP神经网络相结合既可以解决信息过多、分析困难的问题,又可以降低模糊性、减少精度下降,将各自优点有效的联系在一起,相较传统方法可以更加科学合理、准确有效地对土壤养分进行综合评价.

关键词：主成分分析(PCA)、BP神经网络、膜下滴灌、土壤养分评价

分类号：S27;S158;S126;S151.9+5(农田水利)

资助基金：国家自然科学基金重点项目51539005;"十二五"国家科技支撑计划项目2014BAD12B03

在线出版日期：2019-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：11-16,26