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BP神经网络在土壤水分预测中的应用
田芳明;周志胜;黄操军;孙红江
【期刊名称】《电子测试》
【年(卷),期】2009(000)010
【摘要】土壤水分预测是一个复杂的非线性系统,受土壤复杂结构和气象因子影响显著,很难建立一个理想的土壤水分预测数学模型.本文利用BP人工神经网络方法建立了土壤水分预测模型,该模型的预报精度较高,其最大绝对误差为3.12 %,最小绝对误差为0.63 %,平均绝对误差为1.38 %.预测结果表明应用BP神经网络建立的土壤水分数学模型适用于土壤水分的预测,能够比较准确的预测土壤水分,具有较好的预测精度.
【总页数】4页(P14-16,35)
【作者】田芳明;周志胜;黄操军;孙红江
【作者单位】黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江省红星农场,北安,164022
【正文语种】中文
【中图分类】S152.7
【相关文献】
1.组合预测方法及其土壤水分预测中的应用 [J], 徐梅;刘振忠
2.BP神经网络预测模型在预测吨煤单耗中的应用 [J], 李忠飞;
3.GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用 [J], 郭维民
4.GM（1，1）与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用 [J], 郭维民;
5.灰色预测和BP神经网络组合预测模型在血液采集和临床供应中的应用 [J], 陈婷;肖明星;周筠
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基于神经网络土壤水分预测研究【摘要】土壤水分预测是天气预报的一个重要指标，是径流预报、农田灌溉和排水等问题的重要参考因素，一直以来都是广大气象学者研究的重点。
本文利用人工神经网络的方法建立土壤水分预测模型，对田间土壤水分进行预测研究。
预测结果表明：应用人工神经网络建立的土壤水分预测数学模型适用于土壤水分预测，能够比较准确的对田间土壤水分值进行预测，具有较好的预测精度。
【关键词】土壤水分；BP神经网络；预测Research of Soil moisture content Forecast Based on Neural Network【Abstract】Soil moisture prediction is an important indicator of weather is forecast runoff, irrigation and drainage and other issues important reference factor, has been the focus of the study the majority of meteorologists. In this paper, artificial neural network method and a soil moisture prediction model to predict soil moisture in field studies. Prediction results show that: Artificial neural network prediction model of soil water for soil moisture forecast to more accurate prediction of field soil water score, and has good prediction accuracy.【Key words】Soil in the field；BP neural network ；Forecast0.引言随着极端气候变化出现次数的日益频繁，天气预报变得异常复杂，尤其是土壤水分的预测越来越显得复杂和难以确定。
BP神经网络在土地利用变化监测中的应用摘要：应用遥感技术进行土地利用变化监测主要有两种方式：一是将两时相影像数据进行融合来实现变化监测；二是利用单时相遥感影像与土地利用资料结合的方法，本文主要研究了这种方法，应用BP神经网络分类器作为判别规则，采用面向图斑的变化监测方法。
在遥感影像与土地利用矢量图精确配准的基础上进行空间叠加，以图斑单元为单位，将BP神经网络分类结果作为判别规则，自动发现并描绘出土地利用变化图斑，并对监测区域的变化图斑进行统计，分析与变化监测精度评定。
关键词：BP神经网络、土地利用变化监测Change monitoring of land use in remote sensing Technology has mainly two ways. One is realization of change monitoring by the fusion of two temporal image. The other is method of combination of single temporal remote sensing image and land use datum. This paper mainly studies this method that applying BP neural network classifier asdiscrimination rule，adopts the span-Oriented method.Based on overlaying the remote sensing image with land use vector map，BP neutral network according to discrimination rule classifies the span unit. It automatic finds and describes the change span in land use, and obtains the statistics, analysis and accuracy assessment of change span of monitoring area.Key words：BP neutral network; texture feature研究背景和意义土地利用变化研究是全球环境变化研究的一个重要方面，同时也是从自然和社会经济两方面综合研究全球和区域环境变化的突破口之一。
基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价摘要：本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层，7-6-1为该模型的神经网络结构，输入层共包括7个神经元，分别是土壤耕地有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素，以及2个限制条件：土壤类型（水田或旱地）和土壤ph值；以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本，本研究采用的软件为 matlab ，利用这个软件训练和检验bp 神经网络，然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。
评价结果显示bp神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的；同时，对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。
关键词：bp神经网络；土壤重金属污染中图分类号：tp183 文献标识码：a doi：10.11974/nyyjs.201705332191 材料与方法1.1 研究区概况1.2 土样采集与处理土样采集按照《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）的要求，于2015年9月在作物收获后秋耕前，根据研究区土地利用现状划分取样单元，每13.3～20hm2取一个样点，共采集耕层土壤样品10个，耕层按0～20cm，亚耕层按20～40cm用不锈钢土钻采集土样，每个土样均采用“s”法随机采集15～20个点，经充分混合后，用四分法留取1kg，重点点位留取1.5kg，装入土袋标明，样品取回在实验室荫干、碾碎备用。
1.3 测定项目及方法土样送四川省农科院土壤肥料研究所化验室进行，对农产品质量安全有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素的化验分析，分析方法根据《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）要求确定：as、hg采用原子荧光光谱法测试，cd、cr、pb采用等离子体质谱法测试。
1.4 评价方法1.4.1 传统指数评价法污染指数法是检测评价土壤重金属污染中最常用的一种方法，主要包括2种，分别为单因子和多因子污染指数法，多因子指数法是内梅罗指数法使用最多的一种方法。
摘要：影响土壤的生长条件有很多种，例如气候、土壤的特性以及农作物的生长状况等，这些因素都对土壤的墒情预测产生一定的影响。
因此，在进行土壤墒情预测工作时，可以应用神经网络的方法，建立神经网络预测模型。
在对目前的土壤墒情预测模型的比较分析的基础上，可以使用创新的神经网络法建立土壤墒情预测的模型，通过对数据的分析总结，了解神经网络法在土壤墒情预测中起到的重要作用，并在不同地区的土壤墒情预测中都有广泛应用。
本文主要对神经网络法在土壤墒情预测中的应用进行了详细分析。
关键词：神经网络法；土壤墒情；预测；应用探析中图分类号：S152.7文献标识码：ADOI 编号：10.14025/ki.jlny.2017.18.029吴敬东（吉林省墒情监测中心，吉林长春130033）神经网络法在土壤墒情预测中的应用对土壤墒情进行预测不仅是平衡农田水分，实现土壤、植物、大气三者的水分转化的核心内容，也是农业生产的质量和效率的重点研究部分。
旱灾是主要的自然灾害之一，旱灾具有频率快、时间长等特点。
对于干旱的地区，通过对土壤的水分进行预测对比，使用有效的土壤水分预测方法，对于合理利用农业天气预报，解决干旱问题的意义十分重大。
1土壤墒情预测神经网络模型的建立1.1神经网络模型的概述在传统的土壤墒情预测模型中，如果只提供简单的参数，那么模型则很难得到应用，而且许多墒情预测模型都比较复杂，在实际应用中很不方便，也存在一定的误差。
因此，可以采用神经网络方法，通过建立神经网络预测模型，对土壤墒情进行准确的预测工作。
神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。
在神经网络模型中，BP 网络是应用最为广泛的模型之一。
BP 网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系，在各个领域都得到了广泛的应用。
1.2神经网络模型的建立BP 网络模型是一种前向多层网络，主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。
每一层都有多个神经元，同一层的各个神经元之间没有相互关联，而相邻的神经元之间由权来连接。
基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比胡丹娟;蒋金豹;陈绪慧;李京【摘要】土壤水分对于全球水循环十分重要,大面积、快速获取土壤水分信息具有重要意义.微波遥感数据可以用于反演土壤水分.以Matlab为平台建立BP神经网络,通过改进BP神经网络的权值、阈值和网络结构,对该算法进行了优化;在研究区范围,分别利用积分方程模型(integral equation model,IEM)、Oh模型、Shi模型生成模拟数据,训练改进的BP神经网络,构建裸露地表土壤水分反演模型,并用野外实测土壤水分数据对模型进行了验证.结果表明,改进后的BP神经网络算法反演精度明显提高,且Shi模型训练网络反演精度较其他2种模型更高,绝对误差为2.47 g/cm3,相对误差仅为7.78％.%Soil moisture is very important for the global water cycle in that the fast obtaining of large area's soil moisture content becomes very significant.Due to the advantages of microwave remote sensing,this technique can be applied to the inversion of soil moisture.In this paper,the authors built the BP neural network based on Matlab and,through improving the neural network' s weights,threshold and the network structure,optimized the BP neural network.According to the measured data of the study area,IEM model,Oh model and Shi model were used to train the neural network so as to build soil moisture retrieval model,and the measured soil moisture content was used to test it.The result shows that the improved BP neural network algorithm obviously improves the inversion results,and Shi model is better than the other two kinds of model in training the network,with its absolute error being 2.47 and relative error being 7.78％.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2016(028)001【总页数】6页(P72-77)【关键词】微波遥感;改进的BP神经网络;裸露地表;土壤水分;反演模型【作者】胡丹娟;蒋金豹;陈绪慧;李京【作者单位】中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;北京师范大学减灾与应急管理学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP79土壤水分是土壤的重要组成部分，是土壤物质交换的重要媒介，对土壤生物、植物等影响极大，也密切影响着全球水循环，因此，大面积测量土壤水分有着十分重要的实际意义。
基于神经网络的土壤湿度预测技术研究随着工业化和城市化的不断扩展，农业在人类社会中扮演着越来越重要的角色。
然而，全球气候变化带来的干旱等气象灾害不仅威胁了农业的可持续发展，而且对全球的粮食安全也产生了严重的影响。
因此，精确预测土壤湿度变化对于农业生产的成功至关重要。
近年来，随着人工智能领域的不断发展，神经网络技术已经被广泛应用于众多领域，其中也包括土壤湿度预测。
本文将讨论基于神经网络的土壤湿度预测技术的研究。
首先，我们需要明确神经网络是什么。
神经网络是一种模仿人类神经系统进行信息处理和学习的模型。
它由大量连接在一起的“神经元”组成，每个神经元都可以接收来自其它神经元的信号，并以某种方式处理这些信号。
这个过程使得神经网络可以根据已经观察到的数据，学习和推理出未知数据的模式。
神经网络在土壤湿度预测中的应用方法主要有两种：基于时间序列的预测和基于空间推理的预测。
基于时间序列的方法是通过监测一段时间内土壤湿度的变化，预测后续时间内土壤湿度的变化趋势。
基于空间推理的方法则是通过将土地划分为多个区域，对局部土壤湿度进行测量，并根据相邻区域之间的关系，推理出全局的土壤湿度情况。
基于时间序列的土壤湿度预测方法比较常用的神经网络模型有多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
多层感知机是一种前馈神经网络，它可以通过多层的神经元学习非线性关系。
在土壤湿度预测中，我们可以将一段时间内的过去n个时间点作为网络的输入，预测未来m个时间点的土壤湿度值。
循环神经网络则是一种带有反馈连接的神经网络模型，能够输入时序数据进行学习，并输出相应的预测结果。
在土壤湿度预测中，RNN通常采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）来解决梯度消失等问题。
基于空间推理的土壤湿度预测方法则需要考虑土地的空间分布特征。
基于遗传BP神经网络的主被动遥感协同反演土壤水分遥感技术被广泛应用于土壤水分反演，它能提供大范围、快速的土壤水分信息。
然而，传统的遥感反演方法在精度和稳定性上存在一定的挑战。
近年来，基于遗传BP神经网络的主被动遥感协同反演技术逐渐兴起，取得了较好的反演效果。
传统的遥感反演方法主要基于统计模型，其中最为典型的是经验模型。
这些方法依赖于大量的观测数据和统计模型的假设，对于土壤水分的精确反演存在一定的局限性。
此外，传统方法通常无法有效地利用多源、多角度、多频段的遥感数据，导致反演结果的不准确性，限制了土壤水分反演的应用。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，具有全局搜索和优化的特点。
BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，能够通过监督学习的方式进行模型训练。
将遗传算法与BP神经网络相结合，形成了基于遗传BP神经网络的反演模型。
这种模型通过对遥感数据和地面观测数据进行分析和训练，能够更好地提取土壤水分信息，并实现高精度的土壤水分反演。
主被动遥感协同反演是指利用多源遥感数据进行综合分析和反演，以弥补单一遥感数据存在的局限性。
被动遥感数据包括多光谱和高光谱数据，反映了土壤水分的吸收与辐射特性。
主动遥感数据包括微波、雷达等，通过探测土壤本质特性和介电常数，可以获取土壤水分的直接信息。
主被动遥感协同反演结合了多源数据的优势，能够提高土壤水分反演的准确性和稳定性。
基于遗传BP神经网络的主被动遥感协同反演土壤水分的步骤如下：1. 数据获取和预处理：收集各种遥感数据和地面观测数据，进行数据校正和标准化，以确保数据的一致性和可靠性。
2. 特征提取：利用主动和被动遥感数据提取土壤水分的特征参数，例如吸收系数、散射系数等，构建反演模型的输入特征。
3. 建立遗传BP神经网络模型：遗传算法用于优化BP神经网络的权值和偏置，使得网络能够更好地拟合反演模型。
4. 模型训练和优化：通过对大量样本数据进行训练，不断调整遗传BP神经网络的参数，提高反演模型的准确性和稳定性。
土壤肥料Vegetables 2020.8基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型牛曼丽\李新旭'张彦军2,雷喜红\王艳芳、李蔚1(1.北京市农业技术推广站，北京100029 ,2.北京市科学技术情报研究所，北京100044)摘要：为提高土壤含水量预测精度，基于物联网监测数据，提出了粒子群算法（P S O)优化BP神经 网络的土壤含水量预测方法。
首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子，然后构建 8-5-1的BP神经网络拓扑结构，应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。
结果表明：与传统BP 神经网络相比，新模型优化了网络结构，避免了陷入局部最优解，具有良好的预测效果；模型的评价指 标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6，与单一BP神经网络 相比，预测精度更高，可满足实际的土壤含水量预测的需要。
关键词：土壤含水量；主成分分析；粒子群算法；BP神经网络；模型Short-term Prediction Model of Soil Water Content Based on BP Neural Network Optimized by PSONIU Manli1, LI Xinxu1*, ZHANG Yanjun2, LEI Xihong1, WANG Yanfang1, LI Wei1(1.Beijing Agricultural Technology Extension Station,Beijing100029, China;2.Beijing Institute of Scienceand Technology Information,Beijing100044, China)Abstract: In order to improve the prediction accuracy of soil water content,based on the monitoring data of the Internet of Things,the prediction method of soil water content of BP neural network optimized by particle swarm optimization algorithm(PSO)was proposed.Firstly,the principal component analysis method was used to ensure the key influencing factors affecting soil moisture content,and then the 8-5-1 BP neural network topology structure was constructed,and the particle swarm algorithm was used to optimize the initial weight and threshold of the BP neural network.The results showed that the new model optimized the network structure and avoided the local optimal solution,showing good prediction effects.The mean absolute error(MAE),mean absolute percentage error(MAPE)and root mean square error(RMSE)of the model were 0.259 2,0.010 5 and0.135 6,pared with single BP neural network,the prediction accuracy of the new model was better,which could meet the practical needs for soil moisture prediction.Keywords: soil water content;principal component analysis;particle swarm optimization;BP neural network;model收稿日期：2020-07-05基金项目：果类蔬菜产业技术体系北京市创新团队（BAIC01-2020)。
BP神经网络方法在土壤墒情预测中的应用
周良臣;康绍忠;贾云茂
【期刊名称】《干旱地区农业研究》
【年(卷),期】2005(023)005
【摘要】利用多年实测土壤水分资料和气象资料,建立了考虑多个因素如:外界气象因素及土壤特性、作物生长等对土壤墒情影响的BP人工神经网络模型.应用结果表明:所建立的模型具有较好的预测效果;用BP人工神经网络建立土壤墒情预测模型的方法是可行的.
【总页数】5页(P98-102)
【作者】周良臣;康绍忠;贾云茂
【作者单位】西北农林科技大学教育部旱区农业水土工程重点实验室,陕西,杨凌,712100;西北农林科技大学教育部旱区农业水土工程重点实验室,陕西,杨
凌,712100;中国农业大学中国农业水问题研究中心北京 100083;山西省汾河灌区水利管理局中心试验站,山西,030900
【正文语种】中文
【中图分类】S152.7+1
【相关文献】
1.神经网络法在土壤墒情预测中的应用 [J], 吴敬东
2.改进灰狼算法在土壤墒情监测预测系统中的应用 [J], 李宁;李刚;邓中亮
3.神经网络方法在土壤墒情预测中的应用 [J], 程殿龙;马宏志;许晓春
4.基于细菌觅食优化算法的支持向量机在土壤墒情预测中的应用 [J], 丁辉;仲跃;张俊;钱建中;谢能刚
5.BP神经网络在许昌土壤墒情预测模型的应用 [J], 李文峰
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基于BP神经网络的烟田土壤水分预测尹健康;陈昌华;邢小军;谭俊;姚进【摘要】提出了分区域、分阶段建立烟叶田间土壤水分预测简化模型的思想,并利用BP神经网络建立了烟田土壤水分预测模型,确定区域阶段土壤水分初值、蒸发量,月均气温、日照,降雨量为输入层和阶段土壤水分为输出层,实现了从输入端到输出端的非线性映射.研究表明,该预测模型具有较好的预测效果,有广泛的适应性和广阔的应用前景.【期刊名称】《电子科技大学学报》【年(卷),期】2010(039)006【总页数】5页(P891-895)【关键词】BP神经网络;预测模型;土壤水分;烟叶【作者】尹健康;陈昌华;邢小军;谭俊;姚进【作者单位】四川大学制造科学与工程学院,成都,610065;四川凉山烟草公司,四川,西昌,615000;四川大学制造科学与工程学院,成都,610065;四川凉山烟草公司,四川,西昌,615000;四川大学制造科学与工程学院,成都,610065;四川大学制造科学与工程学院,成都,610065【正文语种】中文【中图分类】S152.7烟草是我国重要的经济作物，烟叶种植是烟草生产重要的环节之一。
烟田土壤水分的变化对烟叶的生长、产量和烟叶香气质量，以及肥料利用率、烟株根系生长、土传性病虫害等都有很大影响[1]。
因此，土壤水分预测研究对烟区烟草种植的规划，尤其是确定施肥种类、数量，以及烟草土传性病害预测预报具有重要意义。
近年来，国内外学者对土壤水分预测研究取得了一定的成果。
研究方法主要分为两类：(1)以气象和作物要素与土壤水分相关关系为基础的统计预报方法(经验法)，如文献[2]介绍的利用降雨、蒸发、气温、气压等参数，通过建立数学模型对土壤水分变化进行估算；文献[3]系统地给出的多种农业气象指标对水分胁迫的响应状况，建立的包含辐射强度、温度及土壤水分因子的小麦叶片光合作用模式；美国康奈尔大学应用土壤信息系统，建立的计算机模型NSM(newhall simulation model)[4]。
