检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]内蒙古农业大学水资源与水土工程研究所,呼和浩特010018 [2]内蒙古伊金霍洛旗水土保持监测站,伊金霍洛旗017200
出 处:《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2013年第5期101-105,共5页Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金项目(51249007);内蒙古自然科学基金项目(2013MS0609)
摘 要:本文以内蒙古河套灌区内一典型实验区的土壤水盐空间变异性为案例,进行了普通克立格、BP神经网络与稳健克立格估计对比分析。发现对于土壤水分预测,BP法可在一定程度上克服克立格法的平滑效应;在盐分预测中,稳健克立格与BP法对特异值影响估值问题尚未很好解决。BP神经网络技术对原始数据没有参数及严格地采样分布要求,简单而实用。Based on the spatial variation of soil water - salt at one representative experimental section in Hetao irrigation zone, this paper relatively analysed OK , RK and BP methods , discovered that BP can overcome smooth effect of kriging for soil water, but RK and BP can not solve salt outlier effect. BP neural net technique had no require for parameter and distribution of raw data, it is simple and practical , but it has weak flexibility to sampling design and calculating project.
关 键 词:BP神经网络 稳健地质统计学 水盐空间变异 比较研究
分 类 号:S152.7[农业科学—土壤学] P628.2[农业科学—农业基础科学]
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