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摘要:
针对黄河下游三角洲盐渍区土壤水盐动态的复杂性和空间的变异性,将人工神经网络引入土壤水盐信息的模拟和预测中,探讨了3层网络结构下隐含层神经元数对网络训练和预测的影响,建立了 0~20 cm表土层水盐含量及其空间分布的BP神经网络模型.结果表明:研究区域表土层水盐与土壤容重和地下水性质间均具极显著的关联性,表土层盐分BP网络的输入因子以经、纬度坐标、土壤容重、地下水埋深和矿化度5个变量为宜,含水量则为经、纬度坐标、土壤容重和地下水埋深4个变量;隐含层神经元数过多会导致"过拟合",当表层土壤盐分和含水量BP网络的拓扑结构分别为5∶ 8∶ 1和4∶ 6:1时,其预测精度最高;表土层水盐BP神经网络模拟值与观测值得到的分布图表现出相似的空间格局,BP神经网络模型有效地模拟了表土层水盐含量及其空间分布特征.该研究为黄河三角洲地区土壤盐渍化的发生、发展及演变规律分析提供理论基础,并为盐渍土地的水盐调控与科学管理提供决策依据.
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文献信息
篇名 区域土壤水盐空间分布信息的BP神经网络模型研究
来源期刊 土壤学报 学科 农学
关键词 土壤水盐 空间分布 BP神经网络 黄河三角洲
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 788-794
页数 7页 分类号 S156.4
字数 5134字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0564-3929.2009.05.005
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 姚荣江 中国科学院南京土壤研究所 69 2298 27.0 46.0
3 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
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
土壤水盐
空间分布
BP神经网络
黄河三角洲
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
土壤学报
双月刊
0564-3929
32-1119/P
大16开
南京市北京东路71号
2-560
1948
chi
出版文献量(篇)
3314
总下载数(次)
7
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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