不同水热条件下土壤累积氨挥发模型对比研究

发布时间：2018-03-20 01:03

  本文选题：Elovich模型　切入点：BP神经网络模型　出处：《中国农村水利水电》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究根据室内土壤氨挥发试验数据,建立了Elovich、BP神经网络,以及GABP三种预测模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:三种预测模型均能满足模拟精度要求,其中GABP模型所预测的结果与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数为三种模型中最优,具有较高的预测精度和良好的稳定性,可以较好地表征土壤氨挥发动态变化过程,为土壤氨挥发的预测研究提供了良好的依据。
[Abstract]:According to the research of indoor ammonia volatilization from soil test data, established Elovich, BP neural network, and GABP three models, analysis and forecast the effect of three kinds of models are compared. The results show that the three models can meet the accuracy requirements, the average relative error predicted by the GABP model with the measured results. The correlation coefficient and the coefficient of determination was three in the optimal model, with high accuracy and good stability, can be used to characterize the process of dynamic change of ammonia volatilization from soil, provides a good basis for the prediction of soil ammonia volatilization.

【作者单位】： 太原理工大学水利科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51579168;51249002) 山西省自然科学基金资助项目(201601D011053) 山西省高等学校创新人才支持计划资助 山西省科技攻关项目(20140311016-6)
【分类号】：S153

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本文编号：1636799