基于BP算法的利用高含沙洪水淤地后土壤养分含量研究  

RESEARCH ON CONTENT OF SOIL COMPONENT USING FLOOD WITH HIGH SAND AFTER SILTING ON BASE OF BP

作　　者：于庆峰[1] 姬宝霖[2] 敖永贵 

机构地区：[1]内蒙古农业大学职业技术学院,包头014109 [2]内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特010018 [3]内蒙古呼伦贝尔市水利局,021008

出　　处：《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》2011年第1期220-222,共3页Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(50469001);教育部春晖计划项目(Z2004-2-1510);内蒙古自治区科学基金重点项目(200408020601)

摘　　要：利用线性回归、逐步多元回归两种方法建立的淤地后土壤养分含量与颗粒组成之间的数学模型，可以根据土壤颗粒组成快速估计土壤中各养分的含量，但误差比较大，在21．80％～11．38％之间。为了能进一步提高预测精度，利用人工智能技术建立淤地后土壤养分含量与颗粒组成之间的人工神经网络模型。结果表明，建立的BP、BPX、LMBP网络模型能够通过土壤颗粒快速预测土壤养分含量，且有很好精度，可以判定土壤养分丰缺程度，为施肥提出指导意见，从而促进利用高含沙洪水治沙淤地的应用发展。Through leading the flood with high sand into the basin of the desert for silting up many times, when alluvium thickness exceed plow, the desert can becomes the high quantity farmland. It sample the 0 - 100cm section of wind - blown soil and new silt land and silted tilt in the flood irrigation area of Gongwusu, Erdos,Inner Mongolia, and menstruated the soil nutrient content and grain size constitute, in order to Analysis of the establishment of the artificial neural network model . The results show that BP,BPX,LMBP model to predict soil nutrient content, Forecast for up to a certain precision . Using this model can determine the soil nutrient rich and the lack of degree and provide guidance for fertilization. So as to promote the development of engineering application.

关 键 词：淤地 颗粒组成 养分含量 人工神经网络 

分 类 号：TV14[水利工程—水力学及河流动力学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]