支持向量機(jī)的鹽堿土壤Philip入滲模型參數(shù)預(yù)測研究
[Abstract]:Based on the soil infiltration test data of primary saline-alkali wasteland in the field, the moisture content, bulk density, organic matter content, clay content and silt content of saline-alkali soil were established by using support vector regression algorithm. The prediction model of total salt content, pH value and Philip infiltration model parameters. The prediction results show that the average relative error of infiltration rate S is 4.05, the relative error average of steady infiltration rate A is 5.49 ~ 90 min, the average relative error of cumulative infiltration amount I _ (90) is 4.28%. The average relative errors of SIA and I90 in the test samples were 4.223.58% and 4.48%, respectively. It can be seen that the predicted values of infiltration parameters are in good agreement with the measured values, and the precision of the prediction model is high, which indicates that the prediction of the parameters of Philip infiltration model based on support vector machine is feasible. It can provide technical support of infiltration parameters for improving saline-alkali soil.
【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(xiàng)目“區(qū)域尺度上土壤入滲參數(shù)多元非線性傳輸函數(shù)研究”(40671081) 山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目“節(jié)約淡水型鹽堿荒地開發(fā)利用技術(shù)研究”(2007031070)
【分類號】:S156.4
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:2358259
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