基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

李彬楠  樊贵盛 《节水灌溉》2019,(1):108-111,117

在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。  相似文献   

土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选   总被引：1，自引：0，他引：1  

李彬楠  樊贵盛 《中国农村水利水电》2018,(5)

基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分别进行误差分析比较的基础上,对两种模型的预测结果进行了整体误差分析。结果表明:无论是参数α还是参数n,非线性模型的平均相对误差低于10%,综合精度平均相对误差为15.73%;灰色BP神经网络模型的预测精度的平均相对误差低于4%,综合精度平均相对误差为10.01%,灰色BP神经网络模型的预测精度都要比非线性模型的预测精度高,但灰色BP神经网络模型易出现过度拟合的情况。综合而言,两种模型均能实现Van-Genuchten模型参数α与n的预测,可根据具体情况选用其中一种以达到更好的预测效果。  相似文献   

基于BP神经网络方法的黄土水分特征曲线预测模型比选     

李彬楠  樊贵盛  申丽霞 《中国农村水利水电》2023,(1):171-175

黄土高原区水资源严重匮乏，研究土壤水分特征曲线对于提高水分利用率、节约水资源有着重要的现实意义，但直接试验测量土壤水分特征曲线面临操作技术难度大、耗时费力等诸多问题，因此对土壤水分特征曲线进行科学合理预测十分必要。为提高黄土高原区土壤水分特征曲线预测模型精度，以山西省5个县市的试验点黄土为研究对象进行模型比选。基于BP神经网络算法，以土壤基本指标黏粒含量、粉粒含量、干容重、有机质和全盐量共5个影响因素作为预测模型的输入变量，以经验模型的参数作为预测模型的输出变量，分别建立了Gardner经验模型参数和Van Genuchten经验模型参数的预测模型，并根据实测数据库的预测结果进行对比和分析。结果表明：建立的经验模型参数的BP神经网络预测模型，Gardner经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于4%,Van Genuchten经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于5%；不论是建模的训练数据库还是验证数据库，Gardner经验模型参数的预测模型精度均高于Van Genuchten经验模型参数的预测模型精度。因此，建议针对黄土高原区的黄土水分特征曲线预测模型的建立...  相似文献