【摘 要】
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利用线性回归、逐步多元回归两种方法建立的淤地后土壤养分含量与颗粒组成之间的数学模型，可以根据土壤颗粒组成快速估计土壤中各养分的含量，但误差比较大，在21．80％～11．38％之间。为了
【机 构】
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内蒙古农业大学职业技术学院,内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古呼伦贝尔市水利局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50469001）,教育部春晖计划项目（Z2004-2-1510）,内蒙古自治区科学基金重点项目（200408020601）
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利用线性回归、逐步多元回归两种方法建立的淤地后土壤养分含量与颗粒组成之间的数学模型，可以根据土壤颗粒组成快速估计土壤中各养分的含量，但误差比较大，在21．80％～11．38％之间。为了能进一步提高预测精度，利用人工智能技术建立淤地后土壤养分含量与颗粒组成之间的人工神经网络模型。结果表明，建立的BP、BPX、LMBP网络模型能够通过土壤颗粒快速预测土壤养分含量，且有很好精度，可以判定土壤养分丰缺程度，为施肥提出指导意见，从而促进利用高含沙洪水治沙淤地的应用发展。
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