果园土壤贮水量神经网络估算模型研究

• 作者: 刘继龙 张振华 谢恒星
• 来源期刊: 农业系统科学与综合研究
• 学科: 农学
• 关键词: BP神经网络 果园 贮水量 估算
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: S152.7
• 字数: 3027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0068.2007.01.026

摘要

利用神经网络对土壤水分进行预测时,一般需考虑多个因素(如气象因素和土壤特性等),需测量多种参数值.神经网络模型只以0～100cm范围内各层的土壤含水量为输入变量,对0～180cm土层的土壤含水量进行了预测,并与Biswas估算模式的预测结果进行了比较.结果表明:神经网络方法具有很高的预测精度,预测值的相对误差在-4.26%～3.22%;Biswas估算模式的预测效果较差,预测值的相对误差在-11.87%～7.95%.由此可见,该神经网络模型具有较强的便利性和实用性,可用于对本地区果园的土壤墒情进行估测.图8,表2,参14.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张振华	鲁东大学地理与资源管理学院	113	1080	17.0	26.0
2	刘继龙	鲁东大学地理与资源管理学院	15	133	9.0	11.0
3	谢恒星	鲁东大学地理与资源管理学院	22	217	11.0	13.0