基于BP神经网络的土壤容重预测模型

• 作者: 林剑辉 王巧利 许彦峰
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: 预测模型 土壤容重 土壤传递函数 BP神经网络 双参数圆锥指数仪
• 年，卷（期）: 2014,（24）
• 所属期刊栏目: 农学—应用研究
• 页码范围: 237-245
• 分类号: S152
• 语种: 中文

摘要

土壤容重是农业生产和研究的重要参数,但因成本高、工作量大等原因,其获取仍是一个紧迫的问题.数学建模技术使得科研人员尝试使用土壤传递函数PTFs间接获取土壤容重值.本研究以复合圆锥指数仪为工具,探讨应用BP神经网络建立PTFs预测土壤容重.选取粘土和粉质壤土作为实验对象,在MATLAB2008a上建立、并评价预测土壤容重的BP神经网络,即PTFs模型.研究中以均方根误差RMSE和决定系数R2为性能指标来评价所建BP神经网络.结果表明,针对复合圆锥指数仪的测量结果,应用BP神经网络算法建立PTFs可以有效预测土壤容重.粘土容重预测的决定系数R2达到0.6973,粉质壤土容重预测的决定系数R2达到0.6868.实验结果还证实土壤容重预测与测量深度无关,但与土壤类型显著相关.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林剑辉	北京林业大学工学院	29	216	9.0	13.0
2	许彦峰	北京林业大学工学院	9	28	3.0	5.0
3	王巧利	北京林业大学工学院	1	12	1.0	1.0