發(fā)布時(shí)間：2018-05-21 21:36

  本文選題：水土流失 + 土壤侵蝕量��； 參考：《水力發(fā)電》2017年09期

【摘要】：以預(yù)測土壤沖刷量為目標(biāo),根據(jù)《中國河流泥沙公報(bào)》數(shù)據(jù)資料,建立了以土壤類型、地形、坡度、植被、降雨為輸入因子,土壤侵蝕量為輸出因子,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為5-7-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型缺陷,采用了人工蜂群算法(ABC)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,建立了ABC-BP模型,并對該模型的性能進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,所建立的ABC-BP土壤侵蝕量預(yù)報(bào)模型模擬值與實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)、平均相對誤差分別為0.994 2和4.13%,兩者之間無顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,具有較好的一致性和較高的模擬精度。
[Abstract]:In order to predict the amount of soil erosion, according to the data of "China River sediment Bulletin", the input factors of soil type, topography, slope, vegetation and rainfall were established, and the amount of soil erosion was taken as the output factor. BP neural network prediction model with topological structure of 5-7-1. Aiming at the defects of BP neural network model, the weight and threshold of BP neural network are optimized by artificial bee colony algorithm (ABC), and the ABC-BP model is established, and the performance of the model is verified. The results showed that the correlation coefficient between the simulated value and the measured value of the ABC-BP soil erosion prediction model was 0.994 and 4.13, respectively. There was no significant statistical difference between the two models, and there was good consistency and high simulation accuracy.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51509176)
【分類號】：S157.1

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本文編號：1920937