基于BP人工神经网络的长ST河口地区土壤盐分动态模拟及预测

• 作者: 余世鹏 刘广明 杨劲松 邹平
• 来源期刊: 土壤
• 学科: 农学
• 关键词: BP人工神经网络 长江河口 土壤盐分动态 预测
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 976-979
• 页数: 4页
• 分类号: S156.4
• 字数: 3208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-9829.2008.06.023

摘要

为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测,采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的BP网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型.网络模型结构为6-11-1,隐含层单元数用"试错法"确定.选择合适的参数训练和学习网络模型后,对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测,并与线性回归模型预测结果进行比较.结果表明:BP网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度,平均相对预测误差为7.3%,预测值与实测值相关性良好,可以满足实际应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨劲松	中国科学院南京土壤研究所	226	6499	45.0	67.0
2	刘广明	中国科学院南京土壤研究所	99	2749	29.0	49.0
4	邹平	中国科学院南京土壤研究所	13	452	10.0	13.0
5	余世鹏	中国科学院南京土壤研究所	36	730	17.0	26.0