干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于T - S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究

Arid

	基于T - S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究
其他题名	Prediction of Soil Salinity in Oasis of Arid Area Based on T-S Fuzzy Neural Network Model
	地力夏提·艾木热拉 1; 丁建丽1 ; 穆艾塔尔·赛地 2; 米热古力·艾尼瓦尔 1; 邹杰 1
来源期刊	西南农业学报
ISSN	1001-4829
出版年	2018
卷号	31 期号:7 页码:1418-1424
中文摘要	【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟.【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型.【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092 %,最小误差为0.875 %,最大相对误差为41.733 %,预测精度较高.【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法.
英文摘要	【Objective】The present paper aimed to construct soil salinity prediction model in arid region based on field investigation data and then used fuzzy neural network method to conduct surface soil salinity prediction simulation.【Method】Firstly,the paper selected seven soil salinization influencing factors according to actual situation in study region and extracts information needed,followed by getting the relation between soil salinity and influencing factors via gray correlation analysis method. Also,taking influencing factors as input sample and soil salinity as output factor,the effective T-S fuzzy neural network model was established for predicting soil salinity. 【Result】The average relative error was 13.092 %,the minimum error 0.875 % and the maximum relative error was 41.733 %,with higher prediction precision compared. 【Conclusion】The result presumed that T-S fuzzy neural network model enjoyed a good prediction effect and could be used to predict the soil salinization so as to provide an effective way to predict the change laws of soil salinization in arid regions.
中文关键词	土壤盐渍化 ; 干旱区 ; 模糊神经网络 ; 预测
英文关键词	Soil salinization Arid region Fuzzy neural network Prediction
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	AGRICULTURE MULTIDISCIPLINARY
WOS研究方向	Agriculture
CSCD记录号	CSCD:6307471
来源机构	新疆大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/238511
作者单位	1.新疆大学资源与环境科学学院;;绿洲生态教育部重点实验室, 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室;;绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐;;乌鲁木齐, 新疆;;新疆 830046;;830046, 中国; 2.新疆大学资源与环境科学学院;;绿洲生态教育部重点实验室;;新疆水利水电科学研究院, 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室;;绿洲生态教育部重点实验室;;, 乌鲁木齐;;乌鲁木齐;;乌鲁木齐, 新疆;;新疆;;新疆 830046;;830046;;830049, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	地力夏提·艾木热拉,丁建丽,穆艾塔尔·赛地,等. 基于T - S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究[J]. 新疆大学,2018,31(7):1418-1424.
APA	地力夏提·艾木热拉,丁建丽,穆艾塔尔·赛地,米热古力·艾尼瓦尔,&邹杰.(2018).基于T - S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究.西南农业学报,31(7),1418-1424.
MLA	地力夏提·艾木热拉,et al."基于T - S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究".西南农业学报 31.7(2018):1418-1424.