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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤水熱動態(tài)預(yù)測模型研究

發(fā)布時間:2018-08-18 17:57
【摘要】:以土壤施氮量、灌水量、土壤各層初始溫度、各層初始含水率以及時間作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子,以土壤溫度、含水率作為輸出因子,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為17-21-14的BP-W-T預(yù)測模型,利用Matlab軟件對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并結(jié)合實測值對溫度分布和含水率分布進(jìn)行檢驗。結(jié)果表明:土壤溫度預(yù)測模型模擬值與實測值的平均相對誤差、相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)分別為2.28%~3.36%、0.954~0.972和0.910 2~0.944 7;含水率預(yù)測模型模擬值與實測值的平均相對誤差、相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)分別為1.87%~3.09%、0.974 3~0.992 6和0.949 3~0.985 2;該預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度和良好的穩(wěn)定性,可以較好地描述溫度梯度下土壤水熱動態(tài)變化情況,為預(yù)測土壤溫度與含水率提供了一條新的途徑。
[Abstract]:Soil nitrogen application amount, irrigation amount, initial temperature of each layer, initial moisture content of each layer and time were taken as input factors of neural network, and soil temperature and water content were taken as output factors based on BP neural network. A BP-W-T prediction model with a topological structure of 17-21-14 is established. BP neural network is trained by Matlab software, and the temperature distribution and moisture content distribution are tested with the measured data. The results showed that the average relative error, correlation coefficient and determination coefficient of the simulated and measured values of soil temperature prediction model were 2.283.36 and 0.910 20.97, respectively, and the average relative error between the simulated value and the measured value of the water content prediction model was obtained. The correlation coefficient and the determining coefficient were 1.874.3996 and 0.949 30.9852, respectively. The prediction model had high prediction precision and good stability, and could describe the dynamic changes of soil water and heat under the temperature gradient, and the correlation coefficient and the determination coefficient were 3.0974 30.992 6 and 0.949 30.985 2, respectively. It provides a new way to predict soil temperature and moisture content.
【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)基金項目(51579168,51249002) 山西省自然科學(xué)基金項目(201601D011053) 山西省科技攻關(guān)項目(20140311016-6)
【分類號】:S152;TP183

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本文編號:2190241

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