基于BP人工神经网络的长江河口地区土壤盐分动态模拟及预测

被引:6
作者
余世鹏 [1 ]
杨劲松 [1 ]
刘广明 [1 ,2 ]
邹平 [1 ]
机构
[1] 中国科学院南京土壤研究所
[2] 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
基金
中国科学院知识创新工程重大项目;
关键词
BP人工神经网络; 长江河口; 土壤盐分动态; 预测;
D O I
10.13758/j.cnki.tr.2008.06.006
中图分类号
S153 [土壤化学、土壤物理化学];
学科分类号
0903 ; 090301 ;
摘要
为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测,采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的BP网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型。网络模型结构为6-11-1,隐含层单元数用"试错法"确定。选择合适的参数训练和学习网络模型后,对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测,并与线性回归模型预测结果进行比较。结果表明:BP网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度,平均相对预测误差为7.3%,预测值与实测值相关性良好,可以满足实际应用需求。
引用
收藏
页码:976 / 979
页数:4
相关论文
empty
未找到相关数据