【摘 要】
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本文根据土壤基本性质,利用主成分分析和人工神经网络相结合的方法(PANN)构建了预测田间持水量和凋萎系数的土壤转换函数,并将其结果与传统的神经网络模型(ANN)进行了比较。
【机 构】
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南京大学水科学系,青岛大学环境科学系,
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本文根据土壤基本性质,利用主成分分析和人工神经网络相结合的方法(PANN)构建了预测田间持水量和凋萎系数的土壤转换函数,并将其结果与传统的神经网络模型(ANN)进行了比较。结果表明,由于PANN消除了神经网络输入层参数的相关性,降低了网络拓扑的复杂度,从而具有更好的预测能力。
In this paper, a soil transfer function for predicting field water holding capacity and wilting coefficient was constructed based on the basic properties of soil by using a combination of principal component analysis and artificial neural network (PANN). The results were compared with the traditional neural network model (ANN) A The results show that PANN has better predictive ability because it eliminates the correlation of input parameters of neural network and reduces the complexity of network topology.
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