%0 Journal Article
%T 基于bp人工神经网络的长江河口地区土壤盐分动态模拟及预测
%A 余世鹏
%A 杨劲松
%A 刘广明
%A 邹 平？
%J 土壤
%D 2008
%X 为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测，采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的bp网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型。网络模型结构为6-11-1，隐含层单元数用“试错法”确定。选择合适的参数训练和学习网络模型后，对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测，并与线性回归模型预测结果进行比较。结果表明：bp网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度，平均相对预测误差为7.3%，预测值与实测值相关性良好，可以满足实际应用需求。
%K bp人工神经网络
%K 长江河口
%K 土壤盐分动态
%K 预测
%U http://soils.issas.ac.cn/tr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=tr200806186&flag=1