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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。
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
【摘 要】
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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。
【机 构】
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内蒙古农业大学水资源与水土工程研究所
【出 处】
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灌溉排水学报
【发表日期】
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2006年01期
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