本文選題：耕作土壤　切入點(diǎn)：Kostiakov二參數(shù)入滲模型　出處：《節(jié)水灌溉》2016年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于黃土高原區(qū)大田耕作土壤的水分入滲試驗(yàn),建立了Kostiakov二參數(shù)入滲模型參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量,Kostiakov二參數(shù)模型參數(shù)為輸出變量的BP預(yù)測(cè)方法,并分別對(duì)二參數(shù)模型中的入滲系數(shù)k、入滲指數(shù)α以及90min累積入滲量H進(jìn)行了預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的精度比較,結(jié)果顯示對(duì)入滲系數(shù)k實(shí)現(xiàn)BP預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為6.082 3%,入滲指數(shù)α的平均相對(duì)誤差為1.045 9%,90min累積入滲量H的平均相對(duì)誤差為4.973 5%,三者的平均相對(duì)誤差值均在7%以下,預(yù)測(cè)精度較高,預(yù)測(cè)效果較好,表明以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)是可行的。研究結(jié)果為獲取準(zhǔn)確的入滲參數(shù)提供技術(shù)手段,進(jìn)而為提高農(nóng)業(yè)灌溉水管理水平和灌水效率提供支撐。
[Abstract]:Based on the experiment of water infiltration in field tillage soil in Loess Plateau, BP neural network was established to predict the parameters of Kostiakov two-parameter infiltration model. The BP prediction method with basic physical and chemical parameters of soil as input variable and Kostiakov two-parameter model parameters as output variables is realized. The accuracy of the predicted values and the measured values of the infiltration coefficient k, the infiltration index 偽 and the cumulative infiltration amount H of 90min in the two-parameter model are compared respectively. The results show that the average relative error of BP prediction for infiltration coefficient k is 6.082 3, the average relative error of infiltration index 偽 is 1.045 9 minutes, the average relative error of cumulative infiltration H is 4.973 5, and the average relative error of all three is less than 7%. The prediction accuracy is high and the prediction effect is good, which indicates that BP neural network with the basic physical and chemical parameters of soil as input variable is feasible. The research results provide a technical means for obtaining accurate infiltration parameters. It provides support for improving agricultural irrigation water management level and irrigation efficiency.
【作者單位】： 太原理工大學(xué);
【分類號(hào)】：S152.7;;TV93

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本文編號(hào)：1647083