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摘要:
该文通过对西藏察雅县105层土样资料(1988年)建立CaCO3-pH神经网络模型,与刘世全等所做的回归模型在拟合精度和预测性能方面作了比较,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.该文对将神经网络引入土壤环境系统的研究中作了有意义的尝试;所建立CaCO3-pH间的关系模型,是研究污染物在土壤中的降解和转化的重要基础,对评价周边环境因素对土壤的综合作用也有重要意义.本文的结论说明,神经网络对于研究土壤系统的目标因子和相应的影响因子间的关系方面,是较为适用的数学手段.
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文献信息
篇名 神经网络模型在预测土壤pH值中的应用研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 土壤环境 神经网络 反向传播
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 人工智能与专家系统
研究方向 页码范围 121-124,161
页数 5页 分类号 TP183
字数 2914字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.04.036
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 杨珏 河海大学环境科学及工程学院 9 183 6.0 9.0
2 汪德耀 河海大学环境科学及工程学院 4 18 3.0 4.0
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