盐碱土壤Philip入渗模型参数的神经网络预报模型

发布时间：2019-07-11 15:17

【摘要】：以改良盐碱土壤、提供入渗参数为研究目的,在山西省北部的4种盐碱荒地进行了系列入渗试验和基本理化参数测定试验。基于误差反向传播算法(Back Propagation算法),建立了盐碱地土壤基本理化参数与Philip入渗模型参数之间的神经网络预报模型。预测所得Philip入渗模型参数的平均相对误差如下:稳渗率A为4.30%、吸渗率S为0.31%,预测值与实测值吻合程度高。研究结果表明,基于盐碱地土壤条件,选择土壤体积含水率、容重、质地、有机质含量、全盐量以及p H作为预报模型输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的BP神经网络的预报模型是可行的。
[Abstract]:In order to improve saline-alkali soil and provide infiltration parameters, a series of infiltration tests and basic physical and chemical parameters were carried out in four kinds of saline-alkali wasteland in northern Shanxi Province. Based on the error back propagation algorithm (Back Propagation algorithm, a neural network prediction model between the basic physical and chemical parameters of saline-alkali soil and the parameters of Philip infiltration model is established. The average relative error of the predicted Philip infiltration model parameters is as follows: the steady infiltration rate A is 4.30%, the infiltration absorption rate S is 0.31%, and the predicted value is in good agreement with the measured value. The results show that it is feasible to select BP neural network with soil volume moisture content, bulk density, texture, organic matter content, total salt content and pH as input variables and Philip infiltration model parameters as output variables based on saline-alkali soil conditions.
【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(区域尺度上土壤入渗参数多元非线性传输函数研究,编号: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,编号:2007031070)资助
【分类号】：S156.4

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