支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数预测研究

发布时间：2018-11-26 10:11

【摘要】：以大田原生盐碱荒地土壤入渗试验数据为样本,应用支持向量机回归算法,建立了盐碱土含水率、容重、有机质含量、黏粒含量、粉粒含量、全盐量以及pH值与Philip入渗模型参数间的预测模型。预测结果表明,训练样本中吸渗率S的相对误差平均值为4.05%,稳渗率A的相对误差平均值为5.49%,90 min累积入渗量I_(90)的相对误差平均值为4.28%;检验样本中S、A和I_(90)的相对误差平均值分别为4.22%、3.58%和4.48%。可以看出,不论训练样本还是检验样本,入渗参数预测值与实测值基本吻合,所建立的预测模型精度较高,表明基于支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数的预测是可行的,可为改良盐碱土壤提供入渗参数的技术支撑。
[Abstract]:Based on the soil infiltration test data of primary saline-alkali wasteland in the field, the moisture content, bulk density, organic matter content, clay content and silt content of saline-alkali soil were established by using support vector regression algorithm. The prediction model of total salt content, pH value and Philip infiltration model parameters. The prediction results show that the average relative error of infiltration rate S is 4.05, the relative error average of steady infiltration rate A is 5.49 ~ 90 min, the average relative error of cumulative infiltration amount I _ (90) is 4.28%. The average relative errors of SIA and I90 in the test samples were 4.223.58% and 4.48%, respectively. It can be seen that the predicted values of infiltration parameters are in good agreement with the measured values, and the precision of the prediction model is high, which indicates that the prediction of the parameters of Philip infiltration model based on support vector machine is feasible. It can provide technical support of infiltration parameters for improving saline-alkali soil.
【作者单位】： 太原理工大学水利科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“区域尺度上土壤入渗参数多元非线性传输函数研究”(40671081) 山西省科技攻关项目“节约淡水型盐碱荒地开发利用技术研究”(2007031070)
【分类号】：S156.4

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本文编号：2358259