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非参数统计理论与人工智能技术在水土空间变异中的应用研究

Applied Research Based on the Non-parametric Approach and Artificial Intelligence Computing Technique in Water Soil Spatial Variation

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【作者】 刘全明陈亚新魏占民史海滨

【Author】 LIU Quan-ming,CHEN Ya-xin,WEI Zhan-min,SHI Hai-bin(Institute of Wate Resource and Water-soil Engineering,Inner Mongolia Agricultural University,Huhhot 010018,China)

【机构】 内蒙古农业大学水资源与水土工程研究所内蒙古农业大学水资源与水土工程研究所 内蒙古呼和浩特010018内蒙古呼和浩特010018

【摘要】 采用非参数统计理论中的指示克立格与BP神经网络技术,以河套灌区内一典型实验区的土壤水盐预测为例,在一条采样基线上比较了指示克立格与BP神经网络技术的优劣,发现指示克立格与BP神经网络技术在一维空间的土壤水盐预测中能改进普通克立格平滑效应,具有条件模拟的仿真功能,可用于空间水盐插值与预测。

【Abstract】 Using indicator Kriging in non-parametric approach and BP neural net technique,this paper made the zonal soil water-salt forecasting of a representative experimental section in Hetao irrigation zone as example,contrasted and analyzed two methods in a sampling baseline.It showed that indicator Kriging and BP neural net technique can eliminate glabrous effect of OK method and retrofit conventional GS in threadlike space,they all can be used in spatial water-salt forecasting.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(50179013)
  • 【文献出处】 灌溉排水学报 ,Journal of Irrigation and Drainage , 编辑部邮箱 ,2006年01期
  • 【分类号】S152
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】204
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