| 人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用 |
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| 引用本文： | 宰松梅,郭冬冬,温季.人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用[J].中国农村水利水电,2010(10). |
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| 作者姓名： | 宰松梅 郭冬冬 温季 |
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| 作者单位： | 水利部农田灌溉研究所,河南新乡,453003 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划("863"计划)科技专项课题资助项目，农业科技成果转化资金资助项目，国家科技支撑计划资助项目 |
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| 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叉.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.
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| 关 键 词： | 土壤含盐量 次生盐碱化 BP模型 |
Soil salinity prediction based on BP neural network model |
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| ZAI Song-mei
,
GUO Dong-dong
,
WEN Ji.Soil salinity prediction based on BP neural network model[J].China Rural Water and Hydropower,2010(10). |
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| Authors: | ZAI Song-mei GUO Dong-dong WEN Ji |
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