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支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数预测研究
被引量：
1
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作者
程诗念
樊贵盛
《节水灌溉》
北大核心
2017年第9期47-50,共4页
以大田原生盐碱荒地土壤入渗试验数据为样本,应用支持向量机回归算法,建立了盐碱土含水率、容重、有机质含量、黏粒含量、粉粒含量、全盐量以及pH值与Philip入渗模型参数间的预测模型。预测结果表明,训练样本中吸渗率S的相对误差平均值...
以大田原生盐碱荒地土壤入渗试验数据为样本,应用支持向量机回归算法,建立了盐碱土含水率、容重、有机质含量、黏粒含量、粉粒含量、全盐量以及pH值与Philip入渗模型参数间的预测模型。预测结果表明,训练样本中吸渗率S的相对误差平均值为4.05%,稳渗率A的相对误差平均值为5.49%,90 min累积入渗量I_(90)的相对误差平均值为4.28%;检验样本中S、A和I_(90)的相对误差平均值分别为4.22%、3.58%和4.48%。可以看出,不论训练样本还是检验样本,入渗参数预测值与实测值基本吻合,所建立的预测模型精度较高,表明基于支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数的预测是可行的,可为改良盐碱土壤提供入渗参数的技术支撑。
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关键词
支持向量机
盐碱
土壤
土壤
入渗
参
Philip
入渗
模型
土壤
理化
参
数
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职称材料
题名
支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数预测研究
被引量：
1
1
作者
程诗念
樊贵盛
机构
太原理工大学水利科学与工程学院
出处
《节水灌溉》
北大核心
2017年第9期47-50,共4页
基金
国家自然科学基金项目"区域尺度上土壤入渗参数多元非线性传输函数研究"(40671081)
山西省科技攻关项目"节约淡水型盐碱荒地开发利用技术研究"(2007031070)
文摘
以大田原生盐碱荒地土壤入渗试验数据为样本,应用支持向量机回归算法,建立了盐碱土含水率、容重、有机质含量、黏粒含量、粉粒含量、全盐量以及pH值与Philip入渗模型参数间的预测模型。预测结果表明,训练样本中吸渗率S的相对误差平均值为4.05%,稳渗率A的相对误差平均值为5.49%,90 min累积入渗量I_(90)的相对误差平均值为4.28%;检验样本中S、A和I_(90)的相对误差平均值分别为4.22%、3.58%和4.48%。可以看出,不论训练样本还是检验样本,入渗参数预测值与实测值基本吻合,所建立的预测模型精度较高,表明基于支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数的预测是可行的,可为改良盐碱土壤提供入渗参数的技术支撑。
关键词
支持向量机
盐碱
土壤
土壤
入渗
参
Philip
入渗
模型
土壤
理化
参
数
Keywords
support vector machine
saline-alkali soil
soil infiltration parameters
Philip infiltration model
soil physical and chemicalparameters
分类号
S152.7 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数预测研究
程诗念
樊贵盛
《节水灌溉》
北大核心
2017
1
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