基于人工神经网络的坡面土壤侵蚀研究

摘要：

基于坡面土壤侵蚀产沙的复杂非线性特性,引用3层前馈型BP网络建模方法,对不同耕作措施坡面土壤侵蚀产沙进行模拟,模型输入层变量数为5个,分别代表降雨强度、坡度、坡长、土壤前期含水率和土壤容重,输出层变量为次降雨土壤侵蚀产沙量,并利用野外人工模拟降雨试验所得到的不同耕作措施(等高耕作、人工掏挖、人工锄耕和直线坡)坡面土壤侵蚀产沙实测资料,对网络进行模拟训练和预测,取得了较好的结果.该模型的建立与求解,为复杂坡面土壤侵蚀规律的研究提供了一条新途径.

关键词： 坡面土壤 土壤侵蚀 耕作措施 BP神经网络

作者: 赵西宁 吴普特 冯浩 王万忠 吴发启

作者单位: 中国科学院水利部水土保持研究所 中国科学院水利部水土保持研究所;西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌 西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年南方水土保持研究会年会暨学术讨论会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 32-35

在线出版日期: 2004-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）