基于BP神经网络的土壤冻结温度及未冻水含量预测模型
P642.14; 土壤冻结温度与未冻水含量是冻土的重要物理参数,影响因素多,关系复杂.利用BP网络模型来描述冻结温度与未冻水含量及其与主要影响因素之间的关系,效果良好.该模型直接根据试验数据通过神经网络的自学习能力寻求输出变量与输入变量间的内在非线性规律,其优点在于可利用一个神经网络同时描述多个因素对冻结温度及未冻水含量的影响....
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Veröffentlicht in: | 冰川冻土 2001, Vol.23 (4), p.414-418 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | P642.14; 土壤冻结温度与未冻水含量是冻土的重要物理参数,影响因素多,关系复杂.利用BP网络模型来描述冻结温度与未冻水含量及其与主要影响因素之间的关系,效果良好.该模型直接根据试验数据通过神经网络的自学习能力寻求输出变量与输入变量间的内在非线性规律,其优点在于可利用一个神经网络同时描述多个因素对冻结温度及未冻水含量的影响. |
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ISSN: | 1000-0240 |
DOI: | 10.3969/j.issn.1000-0240.2001.04.013 |