基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究

• 作者: 丁建丽 地力夏提·艾木热拉 穆艾塔尔·赛地 米热古力·艾尼瓦尔 邹杰
• 来源期刊: 西南农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤盐渍化 干旱区 模糊神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 植物保护·土壤肥料
• 页码范围: 1418-1424
• 页数: 7页
• 分类号: S159|TV32+1
• 字数: 4861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16213/j.cnki.scjas.2018.7.015

摘要

[目的]本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟.[方法]首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型.[结果]预测结果表明,平均相对误差为13.092％,最小误差为0.875％,最大相对误差为41.733％,预测精度较高.[结论]T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法.