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强烈侵蚀产沙区小流域土壤侵蚀强度的支持向量机预报模型研究
  • ISSN号:1000-1522
  • 期刊名称:《北京林业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:S714.7[农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]中国农业大学水利与土木工程学院, [2]中国科学院数据技术与知识经济研究中心, [3]内蒙古水利科学研究院
  • 相关基金:“863”国家高技术研究发展计划(2001AA527015)、国家自然科学基金项目(10601064).
中文摘要:

土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述.该文针对区域土壤侵蚀机理不甚清晰、基础资料收集困难等问题,探索性地在小流域土壤侵蚀预报中引入支持向量机理论与方法,并以皇甫川强烈侵蚀区小流域为例构建小流域土壤侵蚀模数预报的支持向量机预报模型.研究表明,该方法的模拟和预测精度都明显高于最小二乘法;支持向量机预报模型依据多年的反映区域侵蚀产沙演进规律的侵蚀产沙监测资料,建立小流域土壤侵蚀模数的支持向量机预报模型,是对流域侵蚀产沙复杂运行机制的综合体现.

英文摘要:

Soil erosion is a very complex physical process and it is difficult to be characterized by mathematic equations. In allusion to the problems of indistinct mechanism of soil erosion and difficultly collecting of basic data, Support Vector Regression (SVR) was introduced to predict the soil erosion of small watershed exploringly. Taking the most intensive soil erosion watershed in Huangfuchuan Catchments as an example, the predicting model with SVR method for soil erosion modulus was formed. It indicates that the SVR method is more excellent than the general method. Based on the soil erosion data reflecting the soil erosion rules, forming the predicting model with SVR method for soil erosion is an integrated embodiment for the complex process of soil erosion.

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期刊信息
  • 《北京林业大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京林业大学
  • 主编:尹伟伦
  • 地址:北京市海淀区清华东路35号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:bldxeb@bjfu.edu.cn
  • 电话:010-62337673
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1522
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1932/S
  • 邮发代号:82-304
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,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:30004