發(fā)布時(shí)間：2018-03-20 01:03

  本文選題：Elovich模型　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　出處：《中國(guó)農(nóng)村水利水電》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究根據(jù)室內(nèi)土壤氨揮發(fā)試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立了Elovich、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及GABP三種預(yù)測(cè)模型,并分析比較了三種模型的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明:三種預(yù)測(cè)模型均能滿足模擬精度要求,其中GABP模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)為三種模型中最優(yōu),具有較高的預(yù)測(cè)精度和良好的穩(wěn)定性,可以較好地表征土壤氨揮發(fā)動(dòng)態(tài)變化過程,為土壤氨揮發(fā)的預(yù)測(cè)研究提供了良好的依據(jù)。
[Abstract]:According to the research of indoor ammonia volatilization from soil test data, established Elovich, BP neural network, and GABP three models, analysis and forecast the effect of three kinds of models are compared. The results show that the three models can meet the accuracy requirements, the average relative error predicted by the GABP model with the measured results. The correlation coefficient and the coefficient of determination was three in the optimal model, with high accuracy and good stability, can be used to characterize the process of dynamic change of ammonia volatilization from soil, provides a good basis for the prediction of soil ammonia volatilization.

【作者單位】： 太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51579168;51249002) 山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(201601D011053) 山西省高等學(xué)校創(chuàng)新人才支持計(jì)劃資助 山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(20140311016-6)
【分類號(hào)】：S153

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本文編號(hào)：1636799