基于BP神經網絡的Gardner模型參數預測
[Abstract]:In order to accurately calculate the water holding capacity and water movement parameters of the aerated zone, the experimental data of the soil moisture characteristic curve of the field farming layer in the Loess Plateau were taken as the data samples. A BP prediction model was established, in which the basic physical and chemical parameters of soil, which were easy to be obtained by experimental means, were taken as input variables and the parameters of Gardner model of soil moisture characteristic curve as output variables. The average relative error of the prediction model for the two parameters is less than 6%, which is in the acceptable range. The results show that it is reasonable to select the basic physical and chemical parameters such as soil volume mass, organic mass, clay content, powder quantity and inorganic salt content as the input factors of the prediction model. The BP prediction model of Gardner model parameters for soil moisture characteristic curve is reliable. The results can be used for reference for the accurate acquisition of soil water holding capacity and water movement parameters in the aerated zone of the Loess Plateau.
【作者單位】: 太原理工大學水利科學與工程學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(40671081)
【分類號】:S152.7
【相似文獻】
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,本文編號:2473393
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