神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土壤水分檢測(cè)中的應(yīng)用
土壤水分是一個(gè)復(fù)雜的非線性耦合系統(tǒng)，受外界環(huán)境等因素影響很大，在通常情況下，只有充分考慮影響其預(yù)測(cè)的各個(gè)因子，才能建立滿足實(shí)際需要的預(yù)測(cè)模型。常用的土壤墑情預(yù)測(cè)模型有經(jīng)驗(yàn)公式法、水量平衡法、土壤水動(dòng)力學(xué)法、時(shí)間序列模型法等。這些模型在實(shí)際應(yīng)用中受制的因素較多，例如經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，雖然簡(jiǎn)單實(shí)用，但是模型中的參數(shù)適用范圍有限；水量平衡模型、土壤水動(dòng)力學(xué)模型、時(shí)間序列模型等雖說(shuō)有較好的適用性，但是其測(cè)量因素很多，且需要的數(shù)據(jù)量很大。因此，建立理論基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)、形式相對(duì)簡(jiǎn)單、參數(shù)易于獲得，并且能夠滿足實(shí)際需要的土壤墑情預(yù)測(cè)模型具有重要的理論意義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其固有的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)、圖像處理、模式識(shí)別、自動(dòng)控制、組合優(yōu)化問題、智能決策、經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療等領(lǐng)域都有及其廣泛的應(yīng)用，解決了許多傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法難以解決的問題，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中發(fā)揮了及其重要的作用。近年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在土壤水分檢測(cè)中得以應(yīng)用，并且取得一定的成果,本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論基礎(chǔ)，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用于農(nóng)業(yè)土壤水分預(yù)測(cè)中，從而建立土壤水分預(yù)測(cè)模型。
土壤水分變化是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，由于土壤結(jié)構(gòu)復(fù)雜且具有多樣性和變異性，很難建立一個(gè)通用的理想土壤水分預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。本文選取具有層面代表性的土壤水分值和對(duì)土壤水分影響顯著的氣象因子，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的土壤水分預(yù)測(cè)模型，適用于土壤水分的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的平均誤差1.38%,滿足實(shí)際應(yīng)用需要，預(yù)測(cè)結(jié)果表明此方法是有效可行的。
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