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基于PCR和ANN构建的土壤转换函数的适用性研究
  • ISSN号:1672-3317
  • 期刊名称:灌溉排水学报
  • 时间:2014.1.1
  • 页码:17-21
  • 分类:S152.7[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]中国科学院南京地理与湖泊研究所,湖泊与环境国家重点实验室,南京210008, [2]青岛大学环境科学系,山东青岛266071, [3]南京大学水科学系,南京210093
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41030745;41271109);中国科学院南京地理与湖泊研究所引进人才项目(NIGLAS2011YJ01)
  • 相关项目:地下水数值模拟不确定性定量分析研究
中文摘要:

基于主成分回归和人工神经网络,提出了一种用于构建土壤转换函数的PCR—ANN组合预测方法,并将其与传统单一方法构建的PTFs进行了比较。结果袁明,基于PCR—ANN组合预测方法拘建的PTFs预测精度高于传统方法构建的PTFs。

英文摘要:

The combined method, based on the principal component regression (PCR) and artificial neural network (ANN), was used to develop pedotransfer functions (PTFs), and the PTFs developed by PCR- ANN and the traditional methods were compared. The results showed that that the precision of PTFs developed by PCR-ANN was higher than those developed by the traditional methods.

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期刊信息
  • 《灌溉排水学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:水利部、农业部
  • 主办单位:水利部中国农业科学院农田灌溉研究所 中国水利学会
  • 主编:段爱旺
  • 地址:河南省新乡市宏力大道(东)380号
  • 邮编:453003
  • 邮箱:ggpsxb@sina.com
  • 电话:0373-3393346
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3317
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1337/S
  • 邮发代号:36-69
  • 获奖情况:
  • 全国期刊规范执行优秀奖,全国优秀农业期刊奖,全国水利系统优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8880