基于BP神经网络的土壤水热动态预测模型研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：以土壤施氮量、灌水量、土壤各层初始温度、各层初始含水率以及时间作为神经网络的输入因子,以土壤温度、含水率作为输出因子,基于 BP 神经网络,建立了拓扑结构为17-21-14的BP-W-T预测模型,利用 Matlab 软件对 BP神经网络进行训练,并结合实测值对温度分布和含水率分布进行检验.结果表明:土壤温度预测模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.28%~3.36%、0.954~0.972和0.910 2~0.944 7;含水率预测模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为1.87%~3.09%、0.974 3~0.992 6和0.949 3~0.985 2;该预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性,可以较好地描述温度梯度下土壤水热动态变化情况,为预测土壤温度与含水率提供了一条新的途径.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsgg201707003

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：BP神经网络 动态预测 预测模型 神经网络 神经网 温度 含水率 BP神经网络 水热动态