發(fā)布時(shí)間：2018-01-14 23:34

  本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)空間分布　出處：《江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 土壤有機(jī)質(zhì) Adaboost算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 空間分布預(yù)測(cè)

【摘要】：基于2014年江西省萬(wàn)年縣測(cè)土配方施肥數(shù)據(jù),以地理坐標(biāo)、高程和坡度以及鄰近樣點(diǎn)信息作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,采用集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BPNN-Ada模型)預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)的空間分布,并與未集成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BPNN模型)和普通克里金模型(OK模型)進(jìn)行比較。結(jié)果表明,3種模型的預(yù)測(cè)精度大小順序?yàn)锽PNNAda模型BPNN模型OK模型。集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度最高,效果最好,比較符合土壤有機(jī)質(zhì)地學(xué)分布規(guī)律及實(shí)際情況。BPNN-Ada模型克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部搜索能力差和易陷入全局最優(yōu)的缺點(diǎn),提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
[Abstract]:The spatial distribution of soil organic matter is predicted by using integrated BP neural network model ( BPNN - ADA model ) . The results show that the prediction accuracy of three models is the BPNN Model BPNN model OK model . The results show that the prediction accuracy of three models is the highest and the effect is best , which accords with the distribution law of soil organic texture and the actual situation . The BPNN - ADA model overcomes the disadvantages of local search energy difference and global optimum in BP neural network , and improves the generalization ability of BP neural network .

【作者單位】： 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)土資源與環(huán)境學(xué)院/江西省鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41361049) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20122BAB204012) 江西省贛鄱英才“555”領(lǐng)軍人才項(xiàng)目(201295)
【分類(lèi)號(hào)】：S153.6;TP183
【正文快照】： distribution從2005年4月開(kāi)始,農(nóng)業(yè)部門(mén)在全國(guó)200個(gè)縣開(kāi)展第1批測(cè)土配方施肥試點(diǎn)工作,旨在準(zhǔn)確測(cè)定耕地土壤養(yǎng)分含量從而進(jìn)行精準(zhǔn)施肥�？焖贉�(zhǔn)確地獲取土壤養(yǎng)分含量是有效管理土壤資源、科學(xué)規(guī)劃土地利用、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)施肥的基礎(chǔ)[1]。目前基于實(shí)地采樣獲取的土壤養(yǎng)分信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能

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