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J-GLOBAL ID：201502208892498946   整理番号：15A0987293

主成分分析に基づく1パラメータ土壌水分拡散率モデルのBP人工神経回路網モデル【Powered by NICT】

BP artificial neural network model of one-parameter soil moisture diffusivity model based on principal components analysis

著者 (4件)： Xu Kunpeng (Coll. of Water Resources and Architectural Engineering, NorthWest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Wu Shiliang (Coll. of Water Resources and Architectural Engineering, NorthWest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Ma Xiaoyi (Coll. of Water Resources and Architectural Engineering, NorthWest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Yu Miao (Coll. of Water Resources and Architectural Engineering, NorthWest A&F Univ., Shaanxi, Yangling)
資料名： Ganhanqu Dili  (Ganhanqu Dili)
巻： 38  号： 1  ページ： 76-82  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2040A  ISSN： 1000-6060  CODEN： GADIFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 土壌水理特性パラメータは,基本的な土壌水理特性方程式の解が必要である。不飽和土壌水理特性をモデル化土壌水分移動及び塩分のための重要な物理的パラメータ,土壌水拡散係数は最も重要なパラメータの一つである。しかし,これらのパラメータは強い空間的変動を有しているので,大きな領域におけるそれらの直接定量をしばしば実行可能ではなく,空間構成による土壌変動性の決定は,しばしば多数の誤差であった。これらの欠点を克服するために,関数の土壌構造と水理パラメータはより簡単で効果的な方法の土壌水分特性の決定を見出すために確立する必要がある。Yungling市,陝西省,中国の典型的な粘土ロームの土壌水拡散係数は水平土壌カラム法で測定した,土壌水分拡散係数の単一および二重対数モデルは,上記の測定値,当てはめた結果に基づきを適合させるために適用した,単一パラメータモデルを確立し,これに基づいて単一パラメータモデルのBP人工神経回路網を主成分分析に基づいて確立した。結果はバルク密度,有機物質含有量,粘土含有量,シルト含量,砂含量は三主成分に変換することができたことを示した。確立されたBP人工神経回路網モデルに適合させたパラメータBのRMSEは0.308 2であった予測値は低いことを土壌水分拡散係数の大きな値を除いて,適合パラメータBに基づく予測土壌水拡散率は測定値に近く,予測土壌水分拡散係数のRMSEは0.257 8,確立されたBP人工神経回路網モデルは,単一パラメータモデルにおけるパラメータBを予測するために使用できる,という事を示唆した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *ニューラルネットワーク ,  主成分分析 ,  *拡散係数 ,  土壌水分移動 ,  粘土 ,  *土壌 ,  *土壌水
準シソーラス用語： 予測値 ,  rms誤差 ,  パラメトリックモデル ,  土壌カラム ,  陝西省 ,  空間変動 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 主成分分析 ,  パラメータ ,  土壌水分 ,  拡散率 ,  モデル ,  BP ,  人工 ,  神経回路網モデル