發(fā)布時間：2018-03-20 01:03

  本文選題：Elovich模型　切入點：BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型　出處：《中國農(nóng)村水利水電》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究根據(jù)室內(nèi)土壤氨揮發(fā)試驗數(shù)據(jù),建立了Elovich、BP神經(jīng)網(wǎng)絡,以及GABP三種預測模型,并分析比較了三種模型的預測效果。結果表明:三種預測模型均能滿足模擬精度要求,其中GABP模型所預測的結果與實測值的平均相對誤差、相關系數(shù)和決定系數(shù)為三種模型中最優(yōu),具有較高的預測精度和良好的穩(wěn)定性,可以較好地表征土壤氨揮發(fā)動態(tài)變化過程,為土壤氨揮發(fā)的預測研究提供了良好的依據(jù)。
[Abstract]:According to the research of indoor ammonia volatilization from soil test data, established Elovich, BP neural network, and GABP three models, analysis and forecast the effect of three kinds of models are compared. The results show that the three models can meet the accuracy requirements, the average relative error predicted by the GABP model with the measured results. The correlation coefficient and the coefficient of determination was three in the optimal model, with high accuracy and good stability, can be used to characterize the process of dynamic change of ammonia volatilization from soil, provides a good basis for the prediction of soil ammonia volatilization.

【作者單位】： 太原理工大學水利科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51579168;51249002) 山西省自然科學基金資助項目(201601D011053) 山西省高等學校創(chuàng)新人才支持計劃資助 山西省科技攻關項目(20140311016-6)
【分類號】：S153

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本文編號：1636799