水分特征曲线Gardner模型参数的预测模型对比分析

• 作者: 李浩然 樊贵盛
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 农学
• 关键词: Gardner模型参数 BP神经网络 支持向量机 误差分析 预测精度
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: S152|TV93
• 字数: 5147字
• 语种: 中文

摘要

为实现土壤水分特征曲线Gardner模型参数的预测以及精度的对比,以山西省黄土高原区农耕土壤为试验材料,进行了土壤水分特征曲线的系列试验,构建了土壤水分特征曲线Gardner拟合模型参数a、b和对应的土壤基本理化参数的数据样本;采用BP神经网络与支持向量机两种预报模型对土壤水分特征曲线Gardner模型参数a、b实现了预测,并对预测精度进行了对比.研究结果表明:随着两种模型输入变量的增加,两种预报模型的精度都得到提高;当输入变量为土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量时,两种预报模型对参数a、b的平均相对误差值均在6%以下,预测模型具有可行性;同时,相比于BP神经网络而言,支持向量机预报模型精度相对较高,而且预测结果波动空间较小,离散程度较低.该成果一方面丰富了 Gardner模型参数的土壤传输函数创建的途径,更为Gardner模型参数预测模型的选择提供了依据.

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	李浩然	太原理工大学水利科学与工程学院	5	8	2.0	2.0