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基于BP神经网络的土壤氮素运移模型
  • ISSN号:1007-4929
  • 期刊名称:《节水灌溉》
  • 时间:0
  • 分类:S565.5[农业科学—作物学] S274[农业科学—农业水土工程;农业科学—农业工程]
  • 作者机构:[1]中国农科院农田灌溉研究所,河南新乡453003, [2]中国农科院研究生院,北京100081
  • 相关基金:科技部国际科技合作项目(2006DFA72190);国家科技支撑计划项目(2006BAD17B02);欧盟第六框架项目(PL023168SAFIR).
中文摘要:

随着淡水资源的日益紧缺,再生水灌溉已成为人们日益瞩目的研究方向,而再生水灌溉条件下土壤氮素运移规律与模拟成为这个研究的关键环节之一。以往对土壤氮素运移的模拟主要聚焦在数值模拟上,鉴于数值模拟在应用上的复杂性,为了寻找一种简便实用的模拟方法,尝试引入人工神经网络技术对土壤氮素运移进行模拟,经模拟计算得出,拓扑结构为10:12:7的BP网络模型可以较精确地模拟再生水灌溉条件下的土壤氮素运移,此研究为土壤氮素运移的研究开辟了新方向。

英文摘要:

With the increasing scarcity of fresh water resources, reclaimed water irrigation has become an increasingly attention-getting research area, in which the simulation of soil nitrogen transport was one key problem. Formerly, the simulation of soil nitrogen transport was mainly focused on numerical model, which was very complicated. In order to seek a simple and applied simulation method, BP neural network was introduced to simulate soil nitrogen transport in this paper. The simulation result indicated that BP network model, in which the topology structure was 10 : 12 : 7, could simulate soil nitrogen transport accurately. So this study would supply a new approach for the soil nitrogen transport research.

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期刊信息
  • 《节水灌溉》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:水利部
  • 主办单位:中国国家灌溉排水委员会 中国灌溉排水发展中心 武汉大学 国家节水灌溉北京工程技术研究中心
  • 主编:李远华
  • 地址:武汉大学二区
  • 邮编:430072
  • 邮箱:jieshuiguangai@188.com
  • 电话:027-68776133
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-4929
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1420/TV
  • 邮发代号:38-17
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,水利部优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国农业与生物科学研究中心文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10056