基于BP网络和回归分析的红壤可蚀性预测

编号 zgly0001496468

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP网络和回归分析的红壤可蚀性预测

作者 黄俊  金平伟  向家平  张自军  王玉琅  刘斌 

作者单位 珠江水利委员会珠江水利科学研究院  珠江水利委员会珠江流域水土保持监测中心站 

母体文献 中国水土保持科学 

年卷期 2015年03期

年份 2015 

分类号 S157.1 

关键词 红壤  可蚀性  预测  交互作用  神经网络 

文摘内容 基于野外人工模拟降雨试验及室内土壤理化指标测定,研究广东省红壤可蚀性并构建其预测模型。可蚀性因子K与土壤黏粒、砂粒和有机质质量分数呈极显著相关关系(P<0.01),皮尔逊相关系数分别为-0.920、0.925和-0.642。采用逐步回归分析法筛选对K值有显著影响作用的11个单因子及多因子交互作用项,其中粉粒与有机质质量分数交互作用对K值影响最大。K值逐步回归预测模型效果较好,相对误差均小于25%。这11个单因子及多因子交互作用项为输入变量,K值为输出变量,建立K值BP神经网络预测模型。利用灰色关联度分析法确定了BP神经网络最优结构为11-11-1,网络训练算法为Levenberg-Marquardt。K值BP神经网络预测模型90%数据点相对误差小于10%,其精度明显优于逐步回归分析模型,能更为准确地反映影响因子与K值间的内在规律。