本文選題：土壤貯水量 + 最小二乘向量機��； 參考：《人民黃河》2017年10期

【摘要】：為了實現(xiàn)對蓄水坑灌蘋果園根區(qū)土壤水分的定量監(jiān)測,基于最小二乘向量機模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和增量逆?zhèn)鞑W(xué)習算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立了以土壤初始貯水量、灌水后時段長度、時段內(nèi)灌水量、時段內(nèi)降雨量和蒸發(fā)蒸騰量為輸入項,以蓄水坑灌果園根區(qū)貯水量為輸出項的LSSVM、BP和IBP-BP模型,對田間土壤貯水量進行預(yù)測,并采用田間實測數(shù)據(jù)對模型進行率定和驗證。結(jié)果表明:LSSVM、IBP-BP和BP模型的平均相對誤差分別為6.53%、3.64%和5.98%。IBP-BP模型的預(yù)測精度最高,建議采用該模型進行蓄水坑灌果園土壤貯水量預(yù)測。
[Abstract]:In order to realize the quantitative monitoring of soil moisture in the root region of apple orchard irrigated with water storage pit, based on the BP neural network model based on the least square vector machine model and the BP neural network model optimized by the incremental back propagation learning algorithm, the initial water storage capacity of the soil was established. The LSSVMN BP and IBP-BP models were used to predict the soil water storage in the field, which included the length of the period after irrigation, the amount of irrigation water in the period, the rainfall and the evaporation transpiration in the period, and the LSSVMN BP and IBP-BP models with the water storage in the root area of the storage pit irrigation orchard as the output term. The model was determined and verified by field data. The results showed that the average relative errors of the two models were 6.533.64% and 5.98.IBP-BP respectively. It was suggested that the model should be used to predict the soil water storage in the water-storage pit irrigation orchard.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院;晉中學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51579168,51249002) 山西省自然科學(xué)基金資助項目(201601D011053) 山西省高等學(xué)校創(chuàng)新人才支持計劃項目 山西省科技攻關(guān)項目
【分類號】：S152.7

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本文編號：2030719