基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究

• 作者: 孙春华 王华军 薛桂香 袁玉倩
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 土壤热导率 预测算法 启发式学习算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 39-44
• 页数: 6页
• 分类号: TB383.1
• 字数: 4749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14081/j.cnki.hgdxb.2015.06.008

摘要

在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比较.实验结果表明,采用的BP神经网络模型能够较精确的预测各种土壤热导率,而且由于神经网络的结构和隐层神经元数固定,因而降低了待设置参数的数目,提高了BP神经网络模型进行土壤预测的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华军	河北工业大学能源与环境工程学院	33	336	10.0	17.0
2	孙春华	河北工业大学能源与环境工程学院	42	152	8.0	9.0
3	袁玉倩	河北工业大学计算机科学与软件学院	14	70	3.0	8.0
7	薛桂香	河北工业大学计算机科学与软件学院	18	40	4.0	4.0