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用遗传算法优化神经网络初始权重的方法 被引量:62
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作者 翟宜峰 李鸿雁 +1 位作者 刘寒冰 苑希民 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期45-50,共6页
基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法和BP算法有机结合,做到了优势互补,并在提高洪水智能预报精度,特别是提高洪峰预报精度的研究中得到了很好的应用。在珠江流域西... 基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法和BP算法有机结合,做到了优势互补,并在提高洪水智能预报精度,特别是提高洪峰预报精度的研究中得到了很好的应用。在珠江流域西江洪水预报系统中,以历史水文资料进行检验的结果表明,洪峰时段的预报精度明显高于平水期的预报精度,证明了这种方法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 网络初始 洪峰预报
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一种初始涡旋重定位方法及热带气旋路径数值模拟试验 被引量:8
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作者 袁金南 宋丽莉 +3 位作者 黄燕燕 陈子通 刘春霞 丁伟钰 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期257-263,共7页
采用平滑滤波和柱形滤波技术,从背景场中分离出初始涡旋环流和大尺度环境场,然后把分离出的涡旋环流进行平移和再植入到观测位置,最终得到一种初始涡旋重定位方法。针对2006—2007年7个热带气旋共23个时次,采用背景场直接加入热带气旋bo... 采用平滑滤波和柱形滤波技术,从背景场中分离出初始涡旋环流和大尺度环境场,然后把分离出的涡旋环流进行平移和再植入到观测位置,最终得到一种初始涡旋重定位方法。针对2006—2007年7个热带气旋共23个时次,采用背景场直接加入热带气旋bogus模型和背景场进行初始涡旋重定位后加入热带气旋bogus模型2种方案,分别进行了对比模拟试验。结果表明:对背景场进行初始涡旋重定位后加入热带气旋bogus模型的方案模拟的24和48小时热带气旋路径平均误差都相对较小,初始涡旋重定位方法可以减小热带气旋模式因热带气旋初始位置偏差而引起的误差,有助于提高热带气旋模式的路径预报水平,有较好的业务应用前景。 展开更多
关键词 天气学 初始涡旋定位 滤波和平移 热带气旋路径 数值模拟
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遗传算法优化BP网络初始权重用于入侵检测 被引量:16
3
作者 徐仙伟 叶小岭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第3期127-128,132,共3页
基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传算法与BP算法有机结合,先采用遗传算法优化BP网络初始权重,完成网络的训练过程,并将此方法运用于入侵检测中。实验证明,运用此方法有利于提高网络的收敛性,可在一定程度上提高... 基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传算法与BP算法有机结合,先采用遗传算法优化BP网络初始权重,完成网络的训练过程,并将此方法运用于入侵检测中。实验证明,运用此方法有利于提高网络的收敛性,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。 展开更多
关键词 入侵检测 遗传算法 BP网络 网络初始
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人民币在SDR中所占初始权重的测算——基于IMF新计算方法 被引量:1
4
作者 赵贵收 《时代金融》 2016年第3期44-46,共3页
文章详细介绍了IMF确定SDR篮子货币初始权重两种不同的计算方法,并运用新的计算方法以最新公开权威数据为基础对人民币在SDR中的初始权重进行了保守测算。测算结果显示人民币在SDR中所占权重保守为12.03%,比IMF官方公布的10.92%要高,这... 文章详细介绍了IMF确定SDR篮子货币初始权重两种不同的计算方法,并运用新的计算方法以最新公开权威数据为基础对人民币在SDR中的初始权重进行了保守测算。测算结果显示人民币在SDR中所占权重保守为12.03%,比IMF官方公布的10.92%要高,这说明了人民币本次进入SDR货币篮子的道路坎坷。不过从长远来看,人民币加入SDR后能促使人民币的金融变量规模增长,进而在以后的定值审查中使得人民币的初始权重增加这样一个良性的循环,最后能实现提高人民币在国际货币体系中的地位。 展开更多
关键词 SDR 初始 人民币
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基于小样本数据的储层渗透率预测方法
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作者 李鹏飞 李鹏举 +1 位作者 张强 王辉 《计算机技术与发展》 2024年第7期199-206,共8页
针对Timur/Coates和SDR公式计算储层渗透率处理步骤繁琐的缺点,设计了一个实现非线性回归的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural network,SLFNN),该网络包含一个具有非线性激活函数的隐含层、两个线性全连接层... 针对Timur/Coates和SDR公式计算储层渗透率处理步骤繁琐的缺点,设计了一个实现非线性回归的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural network,SLFNN),该网络包含一个具有非线性激活函数的隐含层、两个线性全连接层和一个dropout层。为了防止学习过程中陷于局部最优和小样本数据集造成的过拟合,使用了Adam优化器、ReLU激活函数、何恺明均匀分布权重初始化方法和余弦退火热重启学习率调整算法。以某油田A~D四口生产井不同层位上的测井和岩心构成的小样本数据作为训练集和验证集,采用5折交叉验证方法,确定了隐含层神经元个数、初始学习率和dropout层神经元失活概率。最后以同区块E井数据作为测试集,使用4种模型(SLFNN、随机森林回归、支持向量回归和极端梯度提升回归)分别对渗透率进行了预测和对比。实验结果表明,在测试集下SLFNN模型的平均绝对误差(MAE)和决定系数(R 2)均比其他3种模型的优,说明SLFNN模型对储层渗透率的预测是有效的。 展开更多
关键词 核磁共振测井 储层渗透率 何恺明权初始 模型评价 相关性系数
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基于SATLike3.0局部搜索求解器的算法改进
6
作者 于瀚一 陈寅 《计算机系统应用》 2023年第5期300-307,共8页
部分最大可满足性问题是可满足性问题的重要变体,它可以同时处理硬约束和软约束,因此可以对广泛的现实问题进行建模.局部搜索求解器是为该问题寻找高质量解的主流方法,它依赖于问题实例的初始数据状态.本文针对局部搜索求解器SATLike3.... 部分最大可满足性问题是可满足性问题的重要变体,它可以同时处理硬约束和软约束,因此可以对广泛的现实问题进行建模.局部搜索求解器是为该问题寻找高质量解的主流方法,它依赖于问题实例的初始数据状态.本文针对局部搜索求解器SATLike3.0的初始解生成过程,提出了优先满足硬约束的改进策略,最终得到的算法名为HFCRP-F.该算法作用于构造初始解和初始权重配置阶段,主要包括优先传播尚未满足的硬约束中的未赋值变量,以及根据已找到的解为约束增加初始权重,由此指导后续的局部搜索过程.本文采用MaxSAT Evaluation 2018–2021中的数据集对HFCRP-F和SATLike3.0进行测试,结果表明HFCRP-F处理加权实例的性能明显优于SATLike3.0,同时处理非加权实例的性能与SATLike3.0基本持平. 展开更多
关键词 SATLike3.0 动态局部搜索算法 反馈机制 初始解生成 初始配置
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日粮中混合油对红姑鱼生长性能的影响
7
作者 冯健 刘永坚 +2 位作者 刘栋辉 田丽霞 王明鹏 《广东饲料》 2003年第4期16-18,共3页
采用3种不同水平混合油日粮饲养420尾初始重约为2.73g的红姑鱼(Sciaenopsocellatus),研究了不同水平混合油日粮对红姑鱼生长性能的影响。3种日粮中蛋白质含量为46%;脂肪含量分别为:4%、8%、12%。实验期56天。试验结果表明:(1)红姑鱼的... 采用3种不同水平混合油日粮饲养420尾初始重约为2.73g的红姑鱼(Sciaenopsocellatus),研究了不同水平混合油日粮对红姑鱼生长性能的影响。3种日粮中蛋白质含量为46%;脂肪含量分别为:4%、8%、12%。实验期56天。试验结果表明:(1)红姑鱼的各期生长率和存活率随着日粮脂肪含量增加而下降;(2)红姑鱼肝胰脏脂肪含量与日粮脂肪水平呈正比,且不同脂肪含量日粮组间差异显著(p<0.05);肝胰脏中多不饱和脂肪酸n-3的比例随着日粮脂肪含量增加而下降,且低脂日粮组红姑鱼肝胰脏中多不饱和脂肪酸n-3的比例与中、高脂日粮组有显著性差异(p<0.05);肝体比率随着日粮脂肪含量增加而上升;(3)饲喂脂肪含量分别为8%、12%日粮的红姑鱼从试验21日起开始大量发病,死亡。试验结果表明,由于日粮混合油主要脂肪来源于玉米油,其中多不饱和脂肪酸n-3含量极少,特别是必需脂肪酸(C20-5n和C22:6n多不饱和脂肪酸)缺乏,是导致红姑鱼生长性能下降、发病和死亡的主要因素。因此,在红姑鱼日粮中不宜过多添加植物性油脂。 展开更多
关键词 日粮 混合油 红姑鱼 生长性能 影响因素 初始重 蛋白质含量 脂肪含量 生长率 存活率
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多水平集演化的高分辨率遥感影像分割 被引量:13
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作者 杨耘 马洪超 +1 位作者 林颖 邬建伟 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期588-591,共4页
提出多水平集演化的非监督高分辨率影像分割模型,避免传统多水平集方法中的区域重叠问题。提出新的水平集函数重初始化技术加快曲线演化,该模型缓解面向像元分割中的"椒盐效应"及面向对象分割中尺度选择不佳造成的过/欠分割... 提出多水平集演化的非监督高分辨率影像分割模型,避免传统多水平集方法中的区域重叠问题。提出新的水平集函数重初始化技术加快曲线演化,该模型缓解面向像元分割中的"椒盐效应"及面向对象分割中尺度选择不佳造成的过/欠分割现象。 展开更多
关键词 多水平集 快速初始 总变分 高分辨遥感图像分割
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基于改进C-V模型的乳腺肿瘤超声图像分割 被引量:3
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作者 哈章 李传富 +2 位作者 王金萍 周康源 贺礼 《中国医疗器械杂志》 CAS 2007年第6期395-399,共5页
提出了一种改进的C-V模型,完全避免了重初始化步骤并简化了初始水平集函数的构造,大大加快了分割速度。针对乳腺肿瘤超声图像灰度分布的特点和C-V模型分段常量的假设,提出了手工勾画粗略边界,再划分子图进行分割的半自动分割流程,不仅... 提出了一种改进的C-V模型,完全避免了重初始化步骤并简化了初始水平集函数的构造,大大加快了分割速度。针对乳腺肿瘤超声图像灰度分布的特点和C-V模型分段常量的假设,提出了手工勾画粗略边界,再划分子图进行分割的半自动分割流程,不仅提高了分割准确性,同时也进一步提高了分割效率。实验表明,算法能高效准确地从超声乳腺肿瘤图像中提取出肿瘤的边界,为下一步的目标特征提取、分析打下了良好的基础。 展开更多
关键词 Chan—Vese模型 水平集 初始 乳腺肿瘤超声图像 图像分割
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BP神经网络的改进 被引量:7
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作者 胡丽 陈斌 +1 位作者 赖启明 何振平 《计算技术与自动化》 2015年第4期86-89,共4页
BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分析,得到训练目标函数与输入向量之间的相关系数,依据此相关系数得到网络训练时的初始权重,再给待训练的B... BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分析,得到训练目标函数与输入向量之间的相关系数,依据此相关系数得到网络训练时的初始权重,再给待训练的BP神经网络进行初始权重的赋值,通过对初始权重的科学赋值从而达到避免网络在训练过程中陷入局部最小点与加快收敛速度的目的。本文通过实际验证,确实达到预期目的。 展开更多
关键词 BP神经网络 收敛速度 初始 局部最小
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基于自适应加权窗口的相位质量图提取 被引量:1
11
作者 陈家凤 李春芳 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期734-739,共6页
加权相位解缠算法的解缠精度取决于所提取的质量图的可靠性。目前提取相位质量图的方法大多采用以各个像素为中心的固定窗口法,但当某些像素被噪声严重干扰时,采用固定窗口法提取质量图往往得不到正确的解缠结果。因此,提出了几种自适... 加权相位解缠算法的解缠精度取决于所提取的质量图的可靠性。目前提取相位质量图的方法大多采用以各个像素为中心的固定窗口法,但当某些像素被噪声严重干扰时,采用固定窗口法提取质量图往往得不到正确的解缠结果。因此,提出了几种自适应加权窗口方法来提取相位质量图,并给出了具体的实现方法和步骤,同时采用加权小波变换相位解缠算法进行相位解缠。实验结果表明,采用自适应加权窗口方法提取相位质量图来确定初始权重系数能获得比较好的解缠效果。 展开更多
关键词 光学测量 相位解缠 质量图 自适应加权窗口 初始系数
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BP网络及遗传算法在河道流量预报中的应用 被引量:1
12
作者 陈惠影 《广东自动化与信息工程》 2006年第2期32-34,共3页
基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,采用遗传算法对BP网络模型进行优化,并将此模型应用于北江流域的坪石—犁市河道的预报流量中。实验结果表明,该算法在提高BP网络的收敛速度和预测精度上是行之有效的,为流量预报提供... 基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,采用遗传算法对BP网络模型进行优化,并将此模型应用于北江流域的坪石—犁市河道的预报流量中。实验结果表明,该算法在提高BP网络的收敛速度和预测精度上是行之有效的,为流量预报提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 流量预报 遗传算法 BP网络 网络初始
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基于AOS格式的水平集快速分割模型
13
作者 马少贤 刘如玉 江成顺 《信息工程大学学报》 2008年第1期1-4,共4页
针对C-V图像分割模型提出了一种快速分割模型。首先引入一种新的内部能量函数,即以水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数,无需重初始化水平集函数,且初始水平集函数可以用一般的分段函数来定义,节省了初始化和重初始化过程所消耗的... 针对C-V图像分割模型提出了一种快速分割模型。首先引入一种新的内部能量函数,即以水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数,无需重初始化水平集函数,且初始水平集函数可以用一般的分段函数来定义,节省了初始化和重初始化过程所消耗的时间。其次计算格式采用AOS格式,该差分格式无条件稳定。实验结果表明了该分割模型的有效性。 展开更多
关键词 C-V模型 水平集 初始 AOS格式
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校园网格的资源评估算法研究 被引量:1
14
作者 李江卫 吴晓 +1 位作者 王云岚 王涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第15期3605-3607,共3页
针对校园网格主要应用于科学计算的特点,面向应用提出并实现了一种评估资源是否适宜分配作业的算法,指导校园网格应用合理分配作业,实现校园网格系统中作业运行时间短和资源负载平衡。重点阐述了网格资源的作业适宜分配度算法,包括网格... 针对校园网格主要应用于科学计算的特点,面向应用提出并实现了一种评估资源是否适宜分配作业的算法,指导校园网格应用合理分配作业,实现校园网格系统中作业运行时间短和资源负载平衡。重点阐述了网格资源的作业适宜分配度算法,包括网格资源的初始权重算法、信誉度算法和动态负载算法,完善了网格资源评估体系。最后通过仿真实验对资源评估算法完成了验证,证明所提出的算法是可行并有效的。 展开更多
关键词 负载均衡 作业适宜分配度 初始 资源信誉度 动态负载
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基于变分水平集方法的体素模型修复 被引量:1
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作者 周跃 郑江滨 李秀秀 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1967-1969,1973,共4页
针对体素着色方法所重建出的模型存在大量空洞与缺损的问题,提出了一种模型修复方法。首先采用改进的变分水平集方法恢复出封闭完整的体素模型曲面;再利用原始体素模型的颜色信息,对新生成的模型曲面进行重着色并滤除杂色,最终完成体素... 针对体素着色方法所重建出的模型存在大量空洞与缺损的问题,提出了一种模型修复方法。首先采用改进的变分水平集方法恢复出封闭完整的体素模型曲面;再利用原始体素模型的颜色信息,对新生成的模型曲面进行重着色并滤除杂色,最终完成体素模型的修复。其中,改进的变分水平集方法在水平集能量函数中引入了符号距离函数自动规整项,避免了重初始化操作;添加了新的进化加速项,防止了隐式曲面穿透模型而造成模型侵蚀。实验表明,修复好的体素模型较原模型相比具有完整的外型和平滑的色彩,且曲面恢复效率更高。 展开更多
关键词 变分水平集方法 曲面恢复 空洞填充 体素着色 初始
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改进PSO算法在主汽温系统PID参数优化中的应用 被引量:7
16
作者 刘娇 《计算机与现代化》 2009年第12期29-32,共4页
提出了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数整定方法。通过对粒子赋予不同的初始惯性权重,较好地协调了粒子的全局与局部搜索能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表... 提出了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数整定方法。通过对粒子赋予不同的初始惯性权重,较好地协调了粒子的全局与局部搜索能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明:改进的粒子群算法在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单,易于实现,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 改进粒子群优化算法 初始惯性权 主汽温控制系统 PID参数优化
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Seismic velocity inversion based on CNN-LSTM fusion deep neural network 被引量:7
17
作者 Cao Wei Guo Xue-Bao +4 位作者 Tian Feng Shi Ying Wang Wei-Hong Sun Hong-Ri Ke Xuan 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2021年第4期499-514,593,共17页
Based on the CNN-LSTM fusion deep neural network,this paper proposes a seismic velocity model building method that can simultaneously estimate the root mean square(RMS)velocity and interval velocity from the common-mi... Based on the CNN-LSTM fusion deep neural network,this paper proposes a seismic velocity model building method that can simultaneously estimate the root mean square(RMS)velocity and interval velocity from the common-midpoint(CMP)gather.In the proposed method,a convolutional neural network(CNN)Encoder and two long short-term memory networks(LSTMs)are used to extract spatial and temporal features from seismic signals,respectively,and a CNN Decoder is used to recover RMS velocity and interval velocity of underground media from various feature vectors.To address the problems of unstable gradients and easily fall into a local minimum in the deep neural network training process,we propose to use Kaiming normal initialization with zero negative slopes of rectifi ed units and to adjust the network learning process by optimizing the mean square error(MSE)loss function with the introduction of a freezing factor.The experiments on testing dataset show that CNN-LSTM fusion deep neural network can predict RMS velocity as well as interval velocity more accurately,and its inversion accuracy is superior to that of single neural network models.The predictions on the complex structures and Marmousi model are consistent with the true velocity variation trends,and the predictions on fi eld data can eff ectively correct the phase axis,improve the lateral continuity of phase axis and quality of stack section,indicating the eff ectiveness and decent generalization capability of the proposed method. 展开更多
关键词 Velocity inversion CNN-LSTM fusion deep neural network weight initialization training strategy
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Distribution Network Reactive Power Optimization Based on Ant Colony Optimization and Differential Evolution Algorithm 被引量:1
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作者 Y.L. Zhao Q. Yu C.G. Zhao 《Journal of Energy and Power Engineering》 2011年第6期548-553,共6页
Due to the inherent complexity, traditional ant colony optimization (ACO) algorithm is inadequate and insufficient to the reactive power optimization for distribution network. Therefore, firstly the ACO algorithm is... Due to the inherent complexity, traditional ant colony optimization (ACO) algorithm is inadequate and insufficient to the reactive power optimization for distribution network. Therefore, firstly the ACO algorithm is improved in two aspects: pheromone mutation and re-initialization strategy. Then the thought of differential evolution (DE) algorithm is proposed to be merged into ACO, and by producing new individuals with random deviation disturbance of DE, pheromone quantity left by ants is disturbed appropriately, to search the optimal path, by which the ability of search having been improved. The proposed algorithm is tested on IEEE30-hus system and actual distribution network, and the reactive power optimization results are calculated to verify the feasibility and effectiveness of the improved algorithm. 展开更多
关键词 Ant colony optimization distribution network differential evolution reactive power optimization.
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Swelling characteristics of soils derived from black shales heightened by cations in Northern Chongqing,China 被引量:1
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作者 LI Xiao-ning ZHU Bao-long WU Xi-yong 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2016年第6期1107-1119,共13页
Black shale is widely distributed in southern and western China.The swelling and breakdown characteristics of black shale are important physicomechanical properties in engineering activities.Aqueous solutions with dif... Black shale is widely distributed in southern and western China.The swelling and breakdown characteristics of black shale are important physicomechanical properties in engineering activities.Aqueous solutions with different compositions exert various influences on the swelling characteristic of black shale because of the complexity of its composition.Soils derived from black shale are most commonly developed on black shales with bedded horizons that generally have cutting and weathering profiles.This paper reports an axial free swelling study for soils derived from black shales and developed in the Lower Cambrian black shales in Chengkou County,Chongqing Municipality,Southwest China.To discuss the swelling characteristics of black shale under the influence of cations,an axial free swelling test was conducted on black shale samples while considering the initial water content,weathering stage of black shale,and different cationic solutions with various concentrations.Results showed that the swelling deformation curve of black shale could be divided into three phases:acceleration,deceleration,and stability.The axial swelling ratio eventually decreased with increasing water content,and the axial free swelling rate changed with the free expansion model of the exponential relationship.Under a constant initial water content,the axial swelling rate increased with the intensity of black shale weathering in the same immersion solution.When different types of immersion solutions were used,the cationic price was high and the axial swelling rate increased with rising cation valence.The changes in the swelling ratio were significant at a valence of one or two.The results of this study provide further understanding of the engineering geological characteristics of black shale and the geological hazards caused by the swelling characteristics of black shale. 展开更多
关键词 Black shale Swelling rate Swelling force CATION
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Diesel oil infiltration in soils with selected antecedent water content and bulk density
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作者 马艳飞 李永霞 +3 位作者 S.H.Anderson 郑西来 冯雪冬 高佩玲 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第8期1924-1930,共7页
The effects of soil texture, initial water content and bulk density on diesel oil infiltration in fine sand and silty clay loam materials were evaluated. Three physical and two empirical equations express diesel oil i... The effects of soil texture, initial water content and bulk density on diesel oil infiltration in fine sand and silty clay loam materials were evaluated. Three physical and two empirical equations express diesel oil infiltration through soils with time, with coefficients of determination greater than 0.99. Diesel oil infiltrates more quickly in the fine sand than in the silty clay loam material. Diesel oil infiltration rates are found to decrease with increasing initial water content and bulk density for the silty clay loam material. The infiltration rate of diesel oil in the fine sand material increases slightly with increasing initial water content. The diesel oil saturated conductivity(Kdiesel) decreases with increasing bulk density for the silty clay loam column. Diesel oil sorptivity(S) decreases linearly with increased initial water content and bulk density of the silty clay loam material. Changes in empirical parameters relative to initial water content and bulk density are similar to the parameter S. 展开更多
关键词 INFILTRATION diesel oil SOIL physical and empirical models initial water content bulk density
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