BP神经网络对解冻期土壤侵蚀的模拟研究

发布时间：2021-04-23 11:04

　　解冻期土壤侵蚀是一个极其复杂的过程,侵蚀机理与研究较为普遍的降水侵蚀存在极大差异,不同侵蚀主导过程及影响因素千差万别,目前的经验模型和物理成因模型很难兼顾到所有影响因素和侵蚀过程,无法对春季解冻期土壤侵蚀进行精确预报。需要长期积累大量数据,而BP神经网络模型包容性强,仅需要较少的相关因素,适用范围广,有着较强的学习能力,能对非线性问题进行较好的处理。因此,本研究以东北黑土区主要土壤黑土、白浆土、棕壤、草甸土为研究对象,基于前期解冻期模拟融雪及降雨试验数据,构建BP神经网络模型预测不同试验条件下的土壤侵蚀量,并评价其能否达到预期目的,主要结论如下:（1）对于室内模拟融雪径流试验的BP神经网络预报模型,分别输入黑土、白浆土、棕壤、草甸土模拟试验的冻融温差、冻融循环次数、土壤含水率、冲刷流量、土壤解冻深度五个因素,建立的BP神经网络预报模型的评价系数DC在[0,0.5)范围内,为T等不合格。但再增加相关因素径流量后,预报模型的精准度大大提高。黑土和棕壤预报模型的评价系数DC在(0.9,1]范围内,为甲等优秀。白浆土和草甸土预报模型的评价系数DC在[0.7,0.9]范围内,为乙等良好。建模输入... 

【文章来源】：沈阳农业大学辽宁省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 冻融对坡面土壤侵蚀的影响
        1.2.2 土壤侵蚀预报模型的应用现状
    1.3 研究目标
    1.4 研究内容及技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
第二章 研究方法
    2.1 数据基础
        2.1.1 室内模拟融雪径流试验
        2.1.2 室内模拟春季降雨试验
        2.1.3 室外模拟融雪径流试验
    2.2 研究方法
        2.2.1 BP神经网络基本理论
        2.2.2 数据的处理
        2.2.3 训练数据的算法
        2.2.4 BP神经网络模型评价的精准度
        2.2.5 BP神经网络的传输函数
第三章 基于BP预测模型的室内模拟融雪试验土壤侵蚀量预测
    3.1 室内模拟坡面融雪径流试验的BP预测模型的建立
        3.1.1 BP神经网络的结构的确定
        3.1.2 BP训练次数的确定
        3.1.3 隐含层节点神经元个数的确定
    3.2 室内黑土模拟融雪试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        3.2.1 基于5个输入因素的土壤侵蚀量预测
        3.2.2 基于6个输入因素的土壤侵蚀量预测
    3.3 室内白浆土模拟融雪试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        3.3.1 基于5个输入因素的土壤侵蚀量预测
        3.3.2 基于6个输入因素的土壤侵蚀量预测
    3.4 室内棕壤土模拟融雪试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        3.4.1 基于5个输入因素的土壤侵蚀量预测
        3.4.2 基于6个输入因素的土壤侵蚀量预测
    3.5 室内草甸土模拟融雪试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        3.5.1 基于5个输入因素的土壤侵蚀量预测
        3.5.2 基于6个输入因素的土壤侵蚀量预测
    3.6 本章小结
第四章 基于BP预测模型的室内模拟降雨试验土壤侵蚀量预测
    4.1 室内黑土模拟降雨试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        4.1.1 基于3个输入因素的土壤侵蚀量预测
        4.1.2 基于4个输入因素的土壤侵蚀量预测
    4.2 室内白浆土模拟降雨试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        4.2.1 基于3个输入因素的土壤侵蚀量预测
        4.2.2 基于4个输入因素的土壤侵蚀量预测
    4.3 室内棕壤土模拟降雨试验土壤侵蚀量的BP预测模型
        4.3.1 基于3个输入因素的土壤侵蚀量预测
        4.3.2 基于4个输入因素的土壤侵蚀量预测
    4.4 本章小结
第五章 基于BP预测模型的室外模拟融雪试验土壤侵蚀量预测
    5.1 基于2个输入因素建模的土壤侵蚀量预测
    5.2 基于3个输入因素建模的土壤侵蚀量预测
    5.3 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
附录
致谢
攻读学位期间发表论文情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]东北地区坡耕地空间分布及其对水土保持的启示[J]. 张天宇,郝燕芳.  水土保持研究. 2018(02)
[2]东北黑土区冻融侵蚀研究进展与展望[J]. 张科利,刘宏远.  中国水土保持科学. 2018(01)
[3]土壤侵蚀模型在水土保持实践中的应用[J]. 谢云,岳天雨.  中国水土保持科学. 2018(01)
[4]不同尺度下冻融作用对东北黑土区产流产沙的影响[J]. 刘笑妍,张卓栋,张科利,刘刚.  水土保持学报. 2017(05)
[5]降雨和汇流对黑土区坡面土壤侵蚀的影响试验研究[J]. 姜义亮,郑粉莉,温磊磊,沈海鸥,易祎.  生态学报. 2017(24)
[6]东北黑土区农田土壤风蚀的影响因素及其数量关系[J]. 林艺,李和平,肖波.  水土保持学报. 2017(04)
[7]东北黑土区横垄坡面融雪期细沟侵蚀特征研究[J]. 刘雨佳,许秀泉,范昊明,贾燕锋,周丽丽,华文杏.  土壤通报. 2017(03)
[8]“北大荒”成为“北大仓”的战略价值[J]. 郭书田.  中国农垦. 2017(03)
[9]26年来东北黑土区土壤养分演变特征[J]. 康日峰,任意,吴会军,张淑香.  中国农业科学. 2016(11)
[10]东北黑土区顺坡垄作和无垄作坡面侵蚀过程对比[J]. 边锋,郑粉莉,徐锡蒙,卢嘉,覃超,吴红艳.  水土保持通报. 2016(01)

博士论文
[1]降雨和汇流对典型黑土区农耕地侵蚀过程的影响研究[D]. 温磊磊.西北农林科技大学 2015

硕士论文
[1]春季融雪期黑土和白浆土坡面细沟侵蚀研究[D]. 刘雨佳.沈阳农业大学 2017
[2]降雨和耕作措施对黑土区坡面土壤侵蚀过程的影响研究[D]. 边锋.西北农林科技大学 2015
[3]基于BP神经网络模型的渣场复垦坡面土壤侵蚀模拟研究[D]. 江民.西南大学 2012
[4]东北黑土冻融作用机理与春季解冻期土壤侵蚀模拟研究[D]. 刘佳.沈阳农业大学 2011
[5]川中丘陵区坡面土壤侵蚀预测的人工智能建模研究[D]. 韦俊位.四川农业大学 2010
[6]137Cs和210Pbex复合示踪研究东北黑土区坡耕地土壤侵蚀速率[D]. 王禹.中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心） 2010
[7]我国四类典型土壤的表土结皮发育特征及区域差异研究[D]. 刘瑞.华中农业大学 2009
[8]模拟降雨条件下黑土流失的研究[D]. 王磊.吉林农业大学 2008



本文编号：3155211