原文服务方: 中国水土保持       
摘要:
掌握土壤pH值的变化情况,对于研究植物的生长情况与分布有重要意义.利用西藏察雅县105个土样资料建立了CaCO3-pH神经网络模型,预测土壤pH值,并与刘世全等所做的回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较.结果显示,BP网络在拟合性能方面不亚于回归方法,在预测性能上要优于回归方法.
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文献信息
篇名 BP网络在预测土壤pH值中的应用研究
来源期刊 中国水土保持 学科
关键词 神经网络 BP网络 土壤pH值
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目 试验与研究
研究方向 页码范围 30-32
页数 3页 分类号 S153.4|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0941.2003.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪德爟 河海大学环境科学及工程学院 70 1135 19.0 32.0
2 杨珏 河海大学环境科学及工程学院 9 183 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
BP网络
土壤pH值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国水土保持
月刊
1000-0941
41-1144/TV
大16开
河南省郑州市金水路11号
1980-08-01
中文
出版文献量(篇)
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