基于时延神经网络的多深度土壤含水率预测

发布时间：2018-11-24 12:48

【摘要】：为精准预测大田土壤含水率,并掌握不同深度土壤含水率分布规律,针对大田土壤含水率时序数据的非线性特点及相邻深度土壤含水率间具有较强关联关系,该文建立3层时延神经网络大田多深度土壤含水率预测模型,用以实现对6个不同深度(10、20、30、40、50和70 cm)土壤含水率预测。利用试验法确定预测模型的隐含层节点个数、训练学习算法和训练集样本量。试验结果表明:隐含层使用10个节点,采用L-M(Levenberg-Marquardt)训练算法,采用45%样本集数据作为训练样本,55%作为测试样本集,对所建预测模型进行预测,10和20 cm的预测相对误差小于7%,而30、40、50和70 cm的预测相对误差小于4.5%。因此利用基于时延神经网络的多深度土壤含水率预测模型,可为掌握土壤含水率分布动态变化规律提出一种解决方案。
[Abstract]:In order to accurately predict the soil moisture content in the field and master the distribution law of soil moisture content in different depth, there is a strong correlation between soil moisture content of adjacent depth and nonlinear characteristics of soil moisture time series data in the field. In this paper, a three layer delay neural network model was established to predict soil moisture content in 6 different depths (10 ~ 20 ~ 30 ~ 40 ~ (50) and 70 cm). The number of hidden layer nodes, the training learning algorithm and the sample size of the training set are determined by the experimental method. The experimental results show that the hidden layer uses 10 nodes, L-M (Levenberg-Marquardt) training algorithm, 45% sample set data as training sample and 55% test sample set to predict the prediction model. The relative error of 10 and 20 cm prediction is less than 7, while that of 30 cm and 70 cm is less than 4.5. Therefore, the prediction model of multi-depth soil moisture content based on time-delay neural network can provide a solution for grasping the dynamic variation of soil moisture content distribution.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然基金项目(31471409、31101609)
【分类号】：TP183;S152.7

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本文编号：2353771