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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
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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。 展开更多
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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