| 基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测 |
| |
| 引用本文： | 于浕,樊贵盛.基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测[J].灌溉排水学报,2016(8):92-97. |
| |
| 作者姓名： | 于浕 樊贵盛 |
| |
| 作者单位： | 太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024 |
| |
| 基金项目： | 山西省地面灌溉节水技术参数手册研编(2015-JS-1)，国家自然科学基金项目(40671081) |
| |
| 摘 要： | 以提高季节性冻土区农业冬春储水灌溉质量为研究目的,基于田间冻土入渗试验资料,建立了以冻融土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov累积入渗量模型参数为输出变量的BP预测模型。所建参数模型对入渗系数K和入渗指数α预测值的平均相对误差在4%以下,在可接受范围之内。结果表明,选择土壤黏粒量、体积质量、体积含水率、地表土壤温度和灌溉水温作为冻融土壤入渗参数BP预报模型的输入因子是合理的,建立的冻融土壤入渗参数BP预报模型是可靠的。
|
| 关 键 词： | 季节性冻土 Kostiakov二参数模型 BP神经网络 误差分析 储水灌溉 |
Kostiakov Infiltration Parameter Prediction Model of the Seasonally Frozen Ground Based on Neural Network |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | seasonal frozen soil Kostiakov two-parameter model BP neural network error analysis storage irrigation |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
