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J-GLOBAL ID：201802280728974046   整理番号：18A0677449

BPニューラルネットワークに基づくGardnerモデルのパラメータ予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Gardner Model Parameters of Soil Moisture Characteristics Curve Based on BP Neural Network

著者 (4件)： Zhao Hongguang (太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024) ,  Fan Guisheng (太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024) ,  Yu Jin (太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024) ,  Shu Kaimin (太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024)
資料名： Jie Shui Guangai  (Jie Shui Guangai)
号： 10  ページ： 22-25,30  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3830A  ISSN： 1007-4929  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： 土壌水分保持特性と水分移動パラメータを正確に求めるために,黄土高原地域の耕作地土壌の水分特性曲線の試験データをデータサンプルとして,試験手段によって得られた土壌の基本的物理化学的パラメータを入力変数として確立した。土壌水分特性曲線Gard-nerモデルパラメータを出力変数のBP予測モデルとして用いた。2つのパラメータの予測値の平均相対誤差は,6%以下であり,そして,許容範囲は,許容された範囲内で,予測モデルによって得ることができた。研究結果は以下を示す。土壌容積,有機質,粘土量,シルト量,無機塩量などの基本的物理化学的パラメータは,予測モデルの入力因子として合理的で,土壌水分特性曲線GardnerモデルパラメータBP予測モデルが信頼できることを示した。研究結果は黄土高原区の包帯土壌の水分保持性能と水分運動パラメータの正確な獲得に参考を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 保持容量 ,  水分 ,  耕土 ,  *パラメータ推定 ,  物理化学 ,  土壌水 ,  粘土 ,  シルト ,  予測モデル ,  有機物
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  土壌水分特性曲線 ,  水分特性曲線 ,  黄土高原 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： soil moisture characteristics curve ,  Gardner model ,  BP neural network ,  physical and chemical parameters of soil ,  check of prediction accuracy

分類 (5件)： 鍛造技術  (WC05020H) ,  粉体工学  (XD03010M) ,  特殊加工  (QC04000Y) ,  配管材料,弁  (QD05020E) ,  フライス加工  (QC02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  モデル ,  パラメータ予測