冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室

基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测

季节性冻土; Kostiakov二参数模型; BP神经网络; 误差分析; 储水灌溉;

["于浕","樊贵盛"] 2016-09-27 期刊论文

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。

来源平台：灌溉排水学报