基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法（GA）、改进粒子群算法（IPSO）、误差反向传播（BP）神经网络和支持向量机（SVM）的土壤墒情组合预测模型（GA_IPSO_BP-SVM）。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GA_IPSO_BP模型,然后对GA_IPSO_BP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GA_IPSO_BP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种时间跨度进行土壤墒情预测,并对照BP、GA-BP、PSO-BP、IPSO-BP、GA_IPSO_BP和SVM模型,验证和比较提出的GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤墒情预测精度。结果表明,GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤含水量预测相对误差平均值最小。GA_IPSO_BP与SVM模型组合的GA_IPSO_BP-SVM模型提高了土壤墒情的预测精度,更适合于土壤墒情的短期预测,该方法可为农业节水灌溉方案的制定提供技术支撑。     

基于多值神经元复数神经网络的土壤墒情预测

为指导节水灌溉策略的制定,利用基于多值神经元的复数神经网络(multilayer neural network with multi-valued neurons,MLMVN)方法,建立了土壤墒情多步预测模型。首先,利用均值法替换样本中的异常值并对缺失值进行补充,并由数据分析知土壤墒情数据为非平稳的非线性时间序列。然后,根据土壤墒情与环境因素(降雨量、气温和风速)的相关性分析结果选择降雨量为关键环境因素。最后将土壤墒情、降雨量及目标土壤墒情复数化,作为网络输入和期望输出建立MLMVN预测模型。结果表明,网络结构为240-15-1200-1时单步预测精度为0.883,采用循环预测法进行步长为72的多步预测,平均预测精度为0.853,比实数域误差反向传播神经网络BP提高了9.1%。研究表明,MLMVN模型多步预测误差累计小,预测结果可作为该地区节水灌溉策略制定的理论依据。     

基于神经网络的混沌时间序列土壤墒情预测预报

土壤墒情预测预报对农业生产、水分循环的研究具有重要的意义。应用混沌理论对具有混沌特性的土壤墒情时间序列进行相空间重构,利用神经网络对土壤墒情时间混沌序列重构相空间中相点的演化过程进行了学习、训练及预测。结果表明,该方法所需的参数较少,简单易行,即只需要土壤墒情时间序列数据。通过对预测预报值与实测数据进行比较,证实了该方法相对误差较小,预测精度高,有一定的可靠性和实用性。     

墒情监测与预测预报方法研究进展

就墒情监测与预测预报方法研究进行了阐述,分析了墒情监测的意义以及国内外在墒情监测方面的研究动态,重点分析了土壤墒情预测预报模型和各自适用的条件以及各模型应用的不足,同时也分析了土壤墒情监测与预测预报方法研究对促进我国农业灌溉水资源高效利用的重要意义,为我国墒情监测的研究提供一定的理论参考。     

BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型。对福建省46个地域的降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果。这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路。     

流域次降雨侵蚀产沙的BP神经网络模拟

在分析黄土高原韭园沟流域多年观测资料的基础上,应用BP神经网络建模方法,建立了流域次降雨侵蚀产沙的神经网络模型。通过输入模型变量流域次降雨量、平均降雨强度、径流深和洪峰流量模数,对流域次降雨侵蚀产沙量进行了训练和预测。预测结果表明,所建BP神经网络模型预测精度较高,可近似揭示复杂非线性流域次降雨侵蚀产沙系统的产沙规律,为建立较高预报精度的黄土高原流域次降雨侵蚀产沙预报模型提供了依据。     

黑土养分含量的航空高光谱遥感预测

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;全氮、有效磷和速效钾的预测精度,BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

灌溉水中悬浮固体对土壤水分入渗性能的影响

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

基于遗传神经网络的黑龙江浅表地层水分预测

针对BP神经网络预测土壤墒情容易出现较大空间内存在局部极值点的问题,采用GA算法对BP网络进行优化,根据大豆作物在不同生长阶段的根系分布及吸水情况,划分3个不同发育阶段,5个地层深度,建立3种对应的土壤含水量遗传神经网络预测模型,并应用于黑龙江垦区红星农场大豆田间土壤水分预测,分别对3种模型的整体预测误差进行了分析,2009年大豆播种前期及其全生育期土壤体积含水量预测的平均绝对误差为1.83%,能较好地反映大豆田间土壤水分具体情况,为大豆节水灌溉与管理提供可靠的科学依据,该预测方法亦可为寒地大豆或其他农作物田间土壤水分预测提供借鉴。     

冻融坡面土壤剥蚀率不同预测模型比较

为探究水蚀因子对冻融坡面土壤剥蚀率的影响,采用2个坡度(10°,15°)、4个流量(4.5,6.5,8.5,10.5L/min)和4个起始解冻深度(2,5,10,15cm),模拟野外径流冲刷试验。采用BP神经网络方法和逐步回归分析法,分析土壤剥蚀率和流量、坡度、起始解冻深度、流速、水流剪切力、水流功率与单位水流功率7个水蚀因子关系。结果表明:通过BP神经网络连接权关系分析水蚀因子对冻融坡面土壤剥蚀率影响顺序为水流功率单位水流功率起始解冻深度水流剪切力流量流速坡度。BP神经网络模型的土壤剥蚀率预测平均误差为2.848%(R~2=0.954);逐步回归模型的土壤剥蚀率预测平均误差4.820%(R~2=0.925);基于单一水蚀因子(水流功率)模型的土壤剥蚀率预测平均误差5.298%(R~2=0.867)。基于BP神经网络的土壤剥蚀率预测效果最好,为春季解冻时期冻融坡面不同起始解冻深度条件下土壤侵蚀预报模型的建立提供了新思路。     

基于PCA-RBF神经网络的烟田土壤水分预测

为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理,该文提出了基于主元分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先,利用PCA消除原始输入层数据的相关性,以解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主元模型结果为输入建立土壤水分RBF神经网络预测模型。实例研究表明,烟田土壤水分PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均预测精度达到96.02%,与全要素误差反向传播（BP）神经网络和RBF神经网络相比,平均预测精度分别提高5.20%和6.06%,完全符合实际烟区种植规划的需求,为研究其他类型的土壤水分预测提供了参考。     

基于GIS与神经网络的黄土丘陵区土壤水分模型研究

土壤水分不足是黄土高原丘陵区植被建设的主要限制因子,土壤水分的空间分布受外界气象因子、土地利用与复杂地形等的影响,关系比较复杂。本研究利用黄土丘陵区纸坊沟流域的土壤水分试验资料,建立了基于GIS的BP神经网络模型,模型中同时考虑了多个因子对土壤水分空间分布的影响,利用实测资料对网络进行训练后对整个流域进行了预测,预测结果与实际情况较为一致,表明应用GIS与BP神经网络研究区域复杂地形下的土壤水分分布规律是可行的。     

饲草料地土壤水分动态变化规律及其预测的人工神经网络模型的研究

根据2005～2006年实测土壤水分资料和气象资料,研究分析了饲草料地土壤水分的动态变化规律和建立了考虑多个因素对土壤水分影响的BP人工神经网络模型,结果表明:表层土壤的含水率变幅较大,主要是受大气降水的影响,20～40cm和40～60cm土层土壤含水率的波动,除大气降水的影响外,还与植物的生长发育状况有关;土壤水分预测模型具有较好的预测效果,用神经网络建立土壤水分预测模型的方法是可行的,对于不同条件的地区具有广泛的适应性和推广应用前景。     

基于BP神经网络的土壤水力学参数预测

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。     

基于气象因子的长三角地区农田站点土壤水分时间序列预测

以长三角3省1市为研究区,旨在构建长三角地区土壤水分长时间序列,为农业生产和遥感算法提供数据支撑。研究基于空间匹配的站点土壤水分数据和气象数据,利用主成分分析得到4个有效主成分作为线性回归和BP神经网络模型的输入因子,建立土壤水分与气象因子间的定量关系,并评估所构建模型的精度。结果表明,基于全部站点数据建立的单一BP神经网络模型优于单一线性回归模型。单一线性回归模型的R 2=0.34,RMSE=0.046 m³/m³,MAE=3.67%;而单一BP神经网络模型的训练、验证和测试3个数据集的R 2均在0.64以上,RMSE<0.043 m³/m³,MAE低于3.4%。根据逐个站点分别构建分站点的BP神经网络模型,其总体精度高于基于全部站点数据构建的单一BP神经网络模型。分站点构建的BP神经网络模型的总体精度方面,3个数据集的R 2均值在0.75以上,RMSE<0.039 m³/m³,MAE低于3%。通过对逐个站点分别构建BP神经网络模型,获得了精度较高、较稳定的土壤水分拟合结果。     

基于Elman动态神经网络的土壤墒情预测研究

土壤墒情是一个非线性、时空异质性和动态不确定过程,利用Elman动态神经网络对研究区临沂站和平邑站土壤水分含量进行了预测。结果表明,所建立的网络模型能够对土壤墒情进行成功模拟,预测的土壤水分值与观测值吻合得较好,模拟精度较高。临沂站和平邑站模拟土壤墒情的平均绝对误差分别为1.08%和1.07%,平均相对误差为10.2%和11.0%。Elman动态神经网络模型利用其独特的非线性、非凸性和适应时变特性的能力从时空变率复杂的土壤水分运移系统中找出一定的演变规律,为土壤水分预测提供了一种有效可靠的方法。为了更好地验证该方法的优越性,还需要更多的样本数据,更多的区域和更全面的敏感影响因素来验证,以及更深层次的理论研究和分析。     

基于经验模态分解与BP神经网络的农机总动力增长预测

为提高农机总动力增长变化预测结果的准确性和可靠性,根据农机总动力增长变化与其影响因素之间具有在各时间尺度明显的非线性波动特征,提出以1986—2013年农机总动力增长为研究对象,分别对农机总动力增长及其影响因素时间序列数据进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),对得到的各时间尺度下的波动分量分别建立BP神经网络预测模型。将EMD-BP网络预测结果与多元线性回归、支持向量机、BP神经网络进行对比分析,结果表明:基于EMD-BP网络建立的农机总动力增长预测模型,拟合和预测平均相对误差分别为0.99%和1.29%,相关决定系数约为0.999,均方根误差为316.35 MW,模型评价等级为"好",各项精度评价指标都优于其他方法,因此该预测模型精度高、可靠性强。研究成果为农业机械化发展规划的制定和出台相关政策提供有效参考。