蓄水坑灌条件下土壤贮水量预测模型对比研究

发布时间：2018-06-17 10:27

  本文选题：土壤贮水量 + 最小二乘向量机　； 参考：《人民黄河》2017年10期

【摘要】：为了实现对蓄水坑灌苹果园根区土壤水分的定量监测,基于最小二乘向量机模型、BP神经网络模型和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络模型,建立了以土壤初始贮水量、灌水后时段长度、时段内灌水量、时段内降雨量和蒸发蒸腾量为输入项,以蓄水坑灌果园根区贮水量为输出项的LSSVM、BP和IBP-BP模型,对田间土壤贮水量进行预测,并采用田间实测数据对模型进行率定和验证。结果表明:LSSVM、IBP-BP和BP模型的平均相对误差分别为6.53%、3.64%和5.98%。IBP-BP模型的预测精度最高,建议采用该模型进行蓄水坑灌果园土壤贮水量预测。
[Abstract]:In order to realize the quantitative monitoring of soil moisture in the root region of apple orchard irrigated with water storage pit, based on the BP neural network model based on the least square vector machine model and the BP neural network model optimized by the incremental back propagation learning algorithm, the initial water storage capacity of the soil was established. The LSSVMN BP and IBP-BP models were used to predict the soil water storage in the field, which included the length of the period after irrigation, the amount of irrigation water in the period, the rainfall and the evaporation transpiration in the period, and the LSSVMN BP and IBP-BP models with the water storage in the root area of the storage pit irrigation orchard as the output term. The model was determined and verified by field data. The results showed that the average relative errors of the two models were 6.533.64% and 5.98.IBP-BP respectively. It was suggested that the model should be used to predict the soil water storage in the water-storage pit irrigation orchard.
【作者单位】： 太原理工大学水利科学与工程学院;晋中学院;
【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项目 山西省科技攻关项目
【分类号】：S152.7

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本文编号：2030719