【摘要】：為精準預測大田土壤含水率,并掌握不同深度土壤含水率分布規(guī)律,針對大田土壤含水率時序數(shù)據(jù)的非線性特點及相鄰深度土壤含水率間具有較強關(guān)聯(lián)關(guān)系,該文建立3層時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大田多深度土壤含水率預測模型,用以實現(xiàn)對6個不同深度(10、20、30、40、50和70 cm)土壤含水率預測。利用試驗法確定預測模型的隱含層節(jié)點個數(shù)、訓練學習算法和訓練集樣本量。試驗結(jié)果表明:隱含層使用10個節(jié)點,采用L-M(Levenberg-Marquardt)訓練算法,采用45%樣本集數(shù)據(jù)作為訓練樣本,55%作為測試樣本集,對所建預測模型進行預測,10和20 cm的預測相對誤差小于7%,而30、40、50和70 cm的預測相對誤差小于4.5%。因此利用基于時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多深度土壤含水率預測模型,可為掌握土壤含水率分布動態(tài)變化規(guī)律提出一種解決方案。
[Abstract]:In order to accurately predict the soil moisture content in the field and master the distribution law of soil moisture content in different depth, there is a strong correlation between soil moisture content of adjacent depth and nonlinear characteristics of soil moisture time series data in the field. In this paper, a three layer delay neural network model was established to predict soil moisture content in 6 different depths (10 ~ 20 ~ 30 ~ 40 ~ (50) and 70 cm). The number of hidden layer nodes, the training learning algorithm and the sample size of the training set are determined by the experimental method. The experimental results show that the hidden layer uses 10 nodes, L-M (Levenberg-Marquardt) training algorithm, 45% sample set data as training sample and 55% test sample set to predict the prediction model. The relative error of 10 and 20 cm prediction is less than 7, while that of 30 cm and 70 cm is less than 4.5. Therefore, the prediction model of multi-depth soil moisture content based on time-delay neural network can provide a solution for grasping the dynamic variation of soil moisture content distribution.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然基金項目(31471409、31101609)
【分類號】：TP183;S152.7

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本文編號：2353771