【摘要】：以改良鹽堿土壤、提供入滲參數(shù)為研究目的,在山西省北部的4種鹽堿荒地進(jìn)行了系列入滲試驗和基本理化參數(shù)測定試驗。基于誤差反向傳播算法(Back Propagation算法),建立了鹽堿地土壤基本理化參數(shù)與Philip入滲模型參數(shù)之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型。預(yù)測所得Philip入滲模型參數(shù)的平均相對誤差如下:穩(wěn)滲率A為4.30%、吸滲率S為0.31%,預(yù)測值與實測值吻合程度高。研究結(jié)果表明,基于鹽堿地土壤條件,選擇土壤體積含水率、容重、質(zhì)地、有機質(zhì)含量、全鹽量以及p H作為預(yù)報模型輸入變量,Philip入滲模型參數(shù)為輸出變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報模型是可行的。
[Abstract]:In order to improve saline-alkali soil and provide infiltration parameters, a series of infiltration tests and basic physical and chemical parameters were carried out in four kinds of saline-alkali wasteland in northern Shanxi Province. Based on the error back propagation algorithm (Back Propagation algorithm, a neural network prediction model between the basic physical and chemical parameters of saline-alkali soil and the parameters of Philip infiltration model is established. The average relative error of the predicted Philip infiltration model parameters is as follows: the steady infiltration rate A is 4.30%, the infiltration absorption rate S is 0.31%, and the predicted value is in good agreement with the measured value. The results show that it is feasible to select BP neural network with soil volume moisture content, bulk density, texture, organic matter content, total salt content and pH as input variables and Philip infiltration model parameters as output variables based on saline-alkali soil conditions.
【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(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,編號:40671081) 山西省科技攻關(guān)項目(節(jié)約淡水型鹽堿荒地開發(fā)利用技術(shù)研究,編號:2007031070)資助
【分類號】：S156.4

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本文編號：2513256