基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测

• 作者: 于浕 樊贵盛
• 来源期刊: 灌溉排水学报
• 学科: 农学
• 关键词: 季节性冻土 Kostiakov二参数模型 BP神经网络 误差分析 储水灌溉
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 页码范围: 92-97
• 分类号: S152|TV93
• 语种: 中文
• DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.2016.08.018

摘要

以提高季节性冻土区农业冬春储水灌溉质量为研究目的,基于田间冻土入渗试验资料,建立了以冻融土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov累积入渗量模型参数为输出变量的BP预测模型.所建参数模型对入渗系数K和入渗指数α预测值的平均相对误差在4％以下,在可接受范围之内.结果表明,选择土壤黏粒量、体积质量、体积含水率、地表土壤温度和灌溉水温作为冻融土壤入渗参数BP预报模型的输入因子是合理的,建立的冻融土壤入渗参数BP预报模型是可靠的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊贵盛	太原理工大学水利科学与工程学院	152	1928	18.0	40.0
2	于浕	太原理工大学水利科学与工程学院	5	5	2.0	2.0