基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的土壤養(yǎng)分空間分布預(yù)測(cè)
本文選題:徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 切入點(diǎn):普通克里格法 出處:《應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)》2013年02期
【摘要】:采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與普通克里格法相結(jié)合的方法,預(yù)測(cè)川中丘陵區(qū)縣域尺度土壤養(yǎng)分(有機(jī)質(zhì)和全氮)的空間分布,并與普通克里格法和回歸克里格法進(jìn)行比較.結(jié)果表明:各方法對(duì)研究區(qū)土壤養(yǎng)分的預(yù)測(cè)結(jié)果相似.與多元回歸模型相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)驗(yàn)證樣點(diǎn)土壤有機(jī)質(zhì)和全氮的預(yù)測(cè)值與樣點(diǎn)實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別提高了12.3%和16.5%,表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能更準(zhǔn)確地捕捉土壤養(yǎng)分與定量環(huán)境因子間的復(fù)雜關(guān)系.對(duì)469個(gè)驗(yàn)證樣點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差分析表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與普通克里格法相結(jié)合的方法對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)和全氮預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、均方根誤差較普通克里格法分別降低了6.9%、7.4%、5.1%和4.9%、6.1%、4.6%,降低幅度達(dá)到極顯著水平(P0.01);與回歸克里格法相比則分別降低了2.4%、2.6%、1.8%和2.1%、2.8%、2.2%,降低幅度達(dá)顯著水平(P0.05).
[Abstract]:The spatial distribution of soil nutrient ( organic matter and total nitrogen ) in soil nutrient ( organic matter and total nitrogen ) was predicted by using radial basis function neural network model and ordinary Kriging method . The results showed that the average absolute error , mean relative error and mean square error of soil organic matter and total nitrogen in soil were increased by 12.3 % and 16.5 % respectively .
【作者單位】: 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;四川大學(xué)水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;四川農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院;
【基金】:國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(40825003) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201214,40801175)資助
【分類號(hào)】:S158
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):1712009
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