基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测
于浕
樊贵盛
1.太原理工大学水利科学与工程学院,太原,0300242.太原理工大学水利科学与工程学院,太原,030024
摘要：以提高季节性冻土区农业冬春储水灌溉质量为研究目的,基于田间冻土入渗试验资料,建立了以冻融土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov累积入渗量模型参数为输出变量的BP预测模型.所建参数模型对入渗系数K和入渗指数α预测值的平均相对误差在4％以下,在可接受范围之内.结果表明,选择土壤黏粒量、体积质量、体积含水率、地表土壤温度和灌溉水温作为冻融土壤入渗参数BP预报模型的输入因子是合理的,建立的冻融土壤入渗参数BP预报模型是可靠的.
关键词：季节性冻土Kostiakov二参数模型BP神经网络误差分析储水灌溉
分类号：S152(土壤学)TV93(水利工程)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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