基于ABC-BP的土壤侵蚀量预报模型研究

发布时间：2018-05-21 21:36

  本文选题：水土流失 + 土壤侵蚀量　； 参考：《水力发电》2017年09期

【摘要】：以预测土壤冲刷量为目标,根据《中国河流泥沙公报》数据资料,建立了以土壤类型、地形、坡度、植被、降雨为输入因子,土壤侵蚀量为输出因子,拓扑结构为5-7-1的BP神经网络预测模型。针对BP神经网络模型缺陷,采用了人工蜂群算法(ABC)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了ABC-BP模型,并对该模型的性能进行了验证。结果表明,所建立的ABC-BP土壤侵蚀量预报模型模拟值与实测值的相关系数、平均相对误差分别为0.994 2和4.13%,两者之间无显著的统计学差异,具有较好的一致性和较高的模拟精度。
[Abstract]:In order to predict the amount of soil erosion, according to the data of "China River sediment Bulletin", the input factors of soil type, topography, slope, vegetation and rainfall were established, and the amount of soil erosion was taken as the output factor. BP neural network prediction model with topological structure of 5-7-1. Aiming at the defects of BP neural network model, the weight and threshold of BP neural network are optimized by artificial bee colony algorithm (ABC), and the ABC-BP model is established, and the performance of the model is verified. The results showed that the correlation coefficient between the simulated value and the measured value of the ABC-BP soil erosion prediction model was 0.994 and 4.13, respectively. There was no significant statistical difference between the two models, and there was good consistency and high simulation accuracy.
【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(51509176)
【分类号】：S157.1

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本文编号：1920937