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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
聂春燕 胡克林 邵元海 陈薇
在美国土壤水分物理性质数据库(UNSODA 2.0)的基础上,考虑土壤质地不分类和分类2种情况,分别构建了基于支持向量回归机(SVR)的土壤传递函数模型,比较了在土壤质地不分类和分类情况下预测土壤水力学参数(水分特征曲线和饱和导水率)的效果,并与建立在相同数据库上的基于神经网络的Rosetta模型的预测效果进行了比较。结果表明:土壤质地不分类的情况下,输入参数越多,基于SVR模型的预测效果越好;土壤质地分类情况下,基于SVM分类建模的预测结果普遍好于不分类情况。无论土壤质地是否分类,样本和输入参数相同的条件下,基于SVR的模型预测的效果都优于Rosetta模型。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
贾宏伟 康绍忠 张富仓
对非饱和土壤水力学特征参数空间变异的标定理论、随机理论、土壤传递函数、分形理论和统计方法等5种研究方法作了比较全面的介绍,分析了各种方法的优点和局限性,指出了土壤水力学特征参数空间变异研究中需要解决的参数测定、模型系数单一化和参数空间变异特征3个关键问题,认为多种方法相结合是研究土壤水力学特征参数空间变异尤其是大尺度空间变异的有效途径。
关键词：
土壤水力学特征参数 空间变异 研究方法
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 赵一新 黄强
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邢涛 高英慧
本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周庆元
提要:目前农机型号众多,如何选择适合自己的农业机械,可以有效地节约资源和资金。文章从目前农业机械优化选型的研究状况出发,提出运用支持向量机和模糊神经网络对农机进行组合优化选型;通过建立碾米机的评价指标体系,运用组合评价方法可以有效地实现选型分析。实例分析证明了该方法的实用有效性,为农机优化选型提供了一种新的方法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
阮晓晗 白一茹 王幼奇 高小龙 钟艳霞
[目的]探究不同种植年限压砂地土壤水分吸渗特征及其水力学参数的变化,为恢复压砂地产能、提升区域生态功能及制定合理灌溉制度提供理论支撑。[方法]以宁夏中卫市不同种植年限(2,5,10,20,30和40 a)压砂地为研究对象,利用一维水平土柱吸渗试验,分析不同种植年限压砂地土壤湿润锋深度运移过程和累积入渗量变化规律,采用Philip和Green-Ampt模型中吸渗率(S)、土壤水分扩散率(D)等参数分析土壤吸渗特征;采用BrooksCorey模型计算土壤水分进气吸力(h_d)和水吸力(h)等水力学参数,进一步推求土壤水分特征曲线,并反演土壤饱和扩散率(D_s)和非饱和扩散率(D)。[结果]相同吸渗时间下,随着种植年限的增加,湿润锋深度、累积入渗量均呈减小趋势。随种植年限的增加,Philip模型中的S和Green-Ampt模型中的D均呈逐渐减小的趋势。Brooks-Corey模型中,与种植2 a压砂地相比,种植5,10,20,30和40 a压砂地土壤水分的h_d分别减小了1.22%,42.81%,46.37%,55.94%和64.97%,D_s分别减小了27.83%,68.54%,85.40%,90.57%和93.15%。在相同土壤含水率下,随着种植年限的增加,h和D均呈减小趋势。[结论]在水分吸渗过程中,随着种植年限的增加,压砂地土壤水分入渗能力及持水能力均明显减低。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
范胜龙 邱凌婧 茹凯丽 陈巧燕 胡勇
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李杨 李海东 施卫省 何俊德 胡亚文
采用单隐层RBF神经网络模型预测土壤重金属Cr、As、Ni、Pb、Zn 5种元素的含量,实测35组数据做为训练数据,另用6组做验证数据,该模型是以利用采样的10组数据预测其后的连续5组数据,输入层的神经元个数是10,输出层是5,隐含层的传递函数为径向基函数radbas,输出层的传递函数为线性函数Purelin,其结果表明:采用RBF神经网络模型预测有较高的精度。通过多元统计分析采样样品与预测样品,研究区域As、Ni、Zn的均值超过了上海市土壤环境背景值,As元素达到高度变异,Pb、Zn、Ni 3种元素达到中度变异。通过因子分析,前2个因子基本包含了全部元素变量的主要信息,第1因子中载荷最高是元素Ni(0.946),第2因子中则为元素As(0.930)。通过潜在生态风险指数评价,研究区域整体呈轻度生态风险水平。采用RBF神经网络模型可以降低采样分析成本,更好的评价区域土壤重金属的生态风险。
关键词：
RBF神经网络 重金属 预测 生态风险
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
林卓 吴承祯 洪伟 洪滔
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合...
[期刊] 统计与决策
[作者]
康进 刘敬伟
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用。讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数。最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较。
[期刊] 草业科学
[作者]
史红飞 侯建伟 卢志宏 杨勇
草原矿区开采破坏了草地生态系统的平衡,Cu元素随粉尘、径流扩散和迁移,并通过食物链富集而影响正常生产活动,因此建立简单又快速的预测模型对草原土壤Cu含量监测具有重要意义。以内蒙古锡林郭勒草原矿区为研究对象,耦合土壤有机质和pH,建立预测Cu含量的BP神经网络模型。结果表明:1)建模数据和测试数据的拟合优度随隐含层层数的增加呈先增加后降低的规律,4层时拟合优度最大;2)隐含层层数为3、4、5和7时,隐含层节点数相近;3) 4层隐含层BP神经网络模型具有较高的拟合精度和适当的规模,可以用于草原表层土壤Cu含量的快速预测。
关键词：
BP神经网络 多层网络 Cu含量
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
郭成久 颉丽 朱淼淼 孙景刚 刘金壮
为提高坡耕地产量,保护水土流失,分析不同下垫面土壤侵蚀量的预测方法,以2000~2001辽宁北部典型坡耕地数据为样本,建立BP神经网络土壤侵蚀量预测模型,应用2002年土壤侵蚀量数据对模型进行检验。结果表明:采用三层BP网络结构,输入层为4个神经元,分别为径流量、降雨量、有机质、覆盖度,输出层为土壤侵蚀量。预测值的合格率为80%,精度较高,具有很好的预测性能。
关键词：
坡耕地 土壤侵蚀量 BP神经网络 降雨量
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王金满 杨培岭 任树梅 石懿
在土壤质地、土壤容重和含水量一定的情况下 ,把土壤溶质运移时间和运移距离看作影响土壤溶质运移的主要参数 ,建立2个输入单元和 1个输出单元的三层BP网络 ,对一维垂直土柱Cd2 + 的穿透试验进行了模拟和预测。其预测结果同数值解相比 ,R2 =0 .94 9,精度基本一致。可见BP网络预测模型反映了溶质穿透过程中 ,土壤溶质含量与运移时间和距离的动态关系 ;用BP网络预测土壤溶质含量的时空变化具有可行性 ,而且不需要建立具体的数学模型 ;工作量大大减小 ,不需要测定水动力弥散系数、阻滞系数等 ,具有很强的实用性
关键词：
神经网络 土壤溶质运移 模拟 预测
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
林洁 陈效民 张勇 潘根兴 张旭辉
收集太湖典型农田2010年10—12月和2011年3—6月2个时间段的逐日气象资料和土壤水分资料,运用BP(back propagation)神经网络和缺省因子分析法确定影响该地区土壤水分动态的主要气象因子(降水量、蒸发量、平均气温和平均地表温度以及平均风速),以这些主要影响因子作为输入变量建立该地区土壤水分动态模拟的BP神经网络模型。利用100组实测样本对神经网络进行训练,用剩余的64组实测样本进行检验。结果表明:0～14 cm和14～33 cm土壤含水量模拟的平均相对误差(MARE)最大为0.062 9,均方根误差(RMSE)最大为1.764,不同土壤层次的训练样本和检验样本的精度(PA)...
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