| 基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究 |
| |
| 引用本文： | 张淼,孔盼,李雁华,任海燕,蒲攀,张丽楠.基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究[J].农业机械学报,2016,47(6):93-99. |
| |
| 作者姓名： | 张淼 孔盼 李雁华 任海燕 蒲攀 张丽楠 |
| |
| 作者单位： | 中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（31201136、61134011） |
| |
| 摘 要： | 利用极限学习机模型解译高氯离子干扰下盐碱土中硝酸根离子选择电极响应信号,系统分析了漂移校正算法、能斯特及极限学习机模型对电极法硝态氮(NO~-_3-N)预测结果准确性的影响差异。结果表明,漂移校正算法可明显提高传感器标定方程的重复性和一致性,响应斜率及截距电位的波动范围分别缩小了3.67%和7.25%;极限学习机模型的最优隐含层节点数为14;基于极限学习机的电极法NO~-_3-N质量浓度预测模型可较好抑制盐碱土中氯离子干扰,与标准检测结果之间的最大绝对误差和均方根误差分别为6.36 mg/L和4.02 mg/L。相关研究结论可为电极法测土过程中的信号校正、数据处理模型和模型参数选取提供参考。
|
| 关 键 词： | 土壤硝态氮 离子选择电极 能斯特模型 极限学习机 |
| 收稿时间： | 2015/12/9 0:00:00 |
Prediction Model of Soil NO-3-N Concentration Based on Extreme Learning Machine |
| |
| Institution: | China Agricultural University,China Agricultural University,China Agricultural University,China Agricultural University,China Agricultural University and China Agricultural University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | soil nitrate-nitrogen ion-selective electrodes Nernst model extreme learning machine |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《农业机械学报》下载免费的PDF全文 |
|
