【摘 要】
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为提高季节性冻土区冬季储水灌溉的灌水质量和效果,基于冬季冻土期的大量田间冻土入渗试验样本,建立了基于BP神经网络模型的Kostiakov三参数入渗模型参数的预测模型,实现了利
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为提高季节性冻土区冬季储水灌溉的灌水质量和效果,基于冬季冻土期的大量田间冻土入渗试验样本,建立了基于BP神经网络模型的Kostiakov三参数入渗模型参数的预测模型,实现了利用土壤基本理化参数地表土壤容重、含水率及冻结土壤特有参数冻土层厚度、灌溉水温、土壤温度对入渗模型参数的预报。通过BP神经网络对数据样本和入渗参数进行的非线性逼近训练和误差分析,得到其平均相对误差都小于5%,在可接受范围内。这表明基于基本理化参数及特有影响参数建立的Kostiakov土壤入渗经验模型的三参数预报模型是可行的。研究结果对于
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