基于BP神经网络方法的黄土水分特征曲线预测模型比选

黄土高原区水资源严重匮乏，研究土壤水分特征曲线对于提高水分利用率、节约水资源有着重要的现实意义，但直接试验测量土壤水分特征曲线面临操作技术难度大、耗时费力等诸多问题，因此对土壤水分特征曲线进行科学合理预测十分必要。为提高黄土高原区土壤水分特征曲线预测模型精度，以山西省5个县市的试验点黄土为研究对象进行模型比选。基于BP神经网络算法，以土壤基本指标黏粒含量、粉粒含量、干容重、有机质和全盐量共5个影响因素作为预测模型的输入变量，以经验模型的参数作为预测模型的输出变量，分别建立了Gardner经验模型参数和Van Genuchten经验模型参数的预测模型，并根据实测数据库的预测结果进行对比和分析。结果表明：建立的经验模型参数的BP神经网络预测模型，Gardner经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于4%,Van Genuchten经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于5%；不论是建模的训练数据库还是验证数据库，Gardner经验模型参数的预测模型精度均高于Van Genuchten经验模型参数的预测模型精度。因此，建议针对黄土高原区的黄土水分特征曲线预测模型的建立...