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建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型
被引量:
2
1
作者
聂亚峰
席淑琪
张晋华
《上海环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2001年第7期349-351,共3页
以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释放速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预...
以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释放速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2%以下,对未学习过的样本,误差为10%左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。
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关键词
人工神经网络模型
土壤监测
挥发性含硫化合物
硫释放过程
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职称材料
题名
建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型
被引量:
2
1
作者
聂亚峰
席淑琪
张晋华
机构
南京理工大学环境科学与工程系
出处
《上海环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2001年第7期349-351,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目
"陆地生态系统中挥发性含硫化合物释放"
编号29677007。
文摘
以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释放速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2%以下,对未学习过的样本,误差为10%左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。
关键词
人工神经网络模型
土壤监测
挥发性含硫化合物
硫释放过程
Keywords
artificial neural networksoil volatile sulfur compound emission
分类号
X833 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型
聂亚峰
席淑琪
张晋华
《上海环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2001
2
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