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基于前馈神经网络的传递函数模型,采用4种不同的数据源预测土壤水分特征曲线,并借助误差统计指标、Hydrus-1D水动力学模型对传递函数模型的预测性能及其应用不确定性进行了分析。结果表明,预测土壤水吸力1 000、10 000、15 000 cm对应含水率θ1000、θ10000、θ15000时,相对于仅有颗粒组成变量的传递函数模型,增加容重和θ60(水吸力60 cm对应的含水率)传递函数模型的平均绝对误差降低了42.86%、23.87%、26.15%;增加θ60和θ15 000模型预测θ100、θ1