基于灰色理论-BP神经网络方法的土壤水分特征曲线预测模型

摘要：

以黄土高原区土壤为研究对象,通过土壤基本理化参数与土壤水分特征曲线的系列试验,获得了Van-Genuchten模型参数的数据样本.运用灰色理论对土壤基本理化参数进行了灰色关联度分析,建立了以土壤基本理化参数为输入变量,土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数为输出变量的BP神经网络预测模型.研究结果表明:以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有机质含量、全盐量为输入变量,运用BP神经网络方法对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数进行预测是可行的.所建立的灰色BP神经网络预测模型下,Van-Genuchten模型参数α与参数n的预测值与检验值平均相对误差都小于5％,建模样本和检验样本都具有较高的精确度.研究成果一方面有助于丰富黄土水力参数的理论研究,另一方面为土壤水分特征曲线的获取提供技术支撑.

关键词：土壤水分特征曲线、土壤理化参数、Van-Genuchten模型参数、灰色理论、BP神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：S152.7(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金项目40671081;山西省农田节水技术开发服务推广站项目资助

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：166-171