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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
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
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP人工神经网络
长江河口
土壤盐分动态
预测
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.
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文献信息
篇名
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
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
研究方向
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
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
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参考文献(0)
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参考文献(0)
二级参考文献(2)
2003(1)
参考文献(0)
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2004(1)
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二级参考文献(1)
2005(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2007(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2008(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2014(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
BP人工神经网络
长江河口
土壤盐分动态
预测
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
土壤
主办单位:
中国科学院南京土壤研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
0253-9829
CN:
32-1118/P
开本:
大16开
出版地:
南京市北京东路71号南京土壤所内
邮发代号:
28-21
创刊时间:
1958
语种:
chi
出版文献量(篇)
3270
总下载数(次)
9
总被引数(次)
68288
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
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