温度和含水率对土壤比热容影响的神经网络预测
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    通过二次正交回归试验研究了土壤温度和含水率对土壤比热容的影响,并建立了土壤比热容的二次正交回归模型和优化BP神经网络模型。结果表明:土壤温度和含水率的一次项对比热容的影响达极显著水平,其二次项的影响达显著水平;二次正交回归模型具有较好的拟合精度,其残差平方和为0.026 1,标准差为0.051 1。但优化BP神经网络模型的最大误差值为 0.036,最小误差值为0.008,其预测精度优于二次正交回归模型。优化的BP神经网络学习速率较快,当网络训练达到346步时即有效收敛,具有预测速度快、操作简便的特点。

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引用本文

袁巧霞.温度和含水率对土壤比热容影响的神经网络预测[J].农业机械学报,2008,39(5):108-111.[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2008,39(5):108-111

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