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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在土壤墑情預(yù)測中的應(yīng)用

    2017-09-23 22:27吳敬東
    吉林農(nóng)業(yè)·下半月 2017年9期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用探析預(yù)測

    摘要:影響土壤的生長條件有很多種,例如氣候、土壤的特性以及農(nóng)作物的生長狀況等,這些因素都對土壤的墑情預(yù)測產(chǎn)生一定的影響。因此,在進(jìn)行土壤墑情預(yù)測工作時,可以應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。在對目前的土壤墑情預(yù)測模型的比較分析的基礎(chǔ)上,可以使用創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立土壤墑情預(yù)測的模型,通過對數(shù)據(jù)的分析總結(jié),了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在土壤墑情預(yù)測中起到的重要作用,并在不同地區(qū)的土壤墑情預(yù)測中都有廣泛應(yīng)用。本文主要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在土壤墑情預(yù)測中的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)分析。

    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法;土壤墑情;預(yù)測;應(yīng)用探析

    中圖分類號: S152.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A DOI編號: 10.14025/j.cnki.jlny.2017.18.029

    對土壤墑情進(jìn)行預(yù)測不僅是平衡農(nóng)田水分,實現(xiàn)土壤、植物、大氣三者的水分轉(zhuǎn)化的核心內(nèi)容,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和效率的重點研究部分。旱災(zāi)是主要的自然災(zāi)害之一,旱災(zāi)具有頻率快、時間長等特點。對于干旱的地區(qū),通過對土壤的水分進(jìn)行預(yù)測對比,使用有效的土壤水分預(yù)測方法,對于合理利用農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報,解決干旱問題的意義十分重大。

    1 土壤墑情預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

    1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概述

    在傳統(tǒng)的土壤墑情預(yù)測模型中,如果只提供簡單的參數(shù),那么模型則很難得到應(yīng)用,而且許多墑情預(yù)測模型都比較復(fù)雜,在實際應(yīng)用中很不方便,也存在一定的誤差。因此,可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,對土壤墑情進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測工作。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人類思維的第二種方式。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,BP網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛的模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),可以學(xué)習(xí)和存儲許多輸入、輸出模式的映射關(guān)系,在各個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。

    1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

    BP網(wǎng)絡(luò)模型是一種前向多層網(wǎng)絡(luò),主要由輸入層、多個隱含層以及輸出層構(gòu)成。每一層都有多個神經(jīng)元,同一層的各個神經(jīng)元之間沒有相互關(guān)聯(lián),而相鄰的神經(jīng)元之間由權(quán)來連接。如圖1所示,三層的前饋網(wǎng)絡(luò)是最基本的BP網(wǎng)絡(luò)模型,也是應(yīng)用較為廣泛的。

    在實際的土壤墑情預(yù)測中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖,如圖2所示。

    在圖2中,輸入層為影響土壤的墑情變化的主要因素,其節(jié)點數(shù)的個數(shù)由影響因素決定,而中間隱含層的節(jié)點數(shù)則根據(jù)模型的需要而決定,這三個層次的節(jié)點依次映射到下一個層次。對于各個層次之間的映射函數(shù)可以用可導(dǎo)的sigmoid函數(shù)表示:

    f(x)=1/1+exp(-x)

    由此可見,此模型具有極強(qiáng)的非線性映射能力。

    對于BP網(wǎng)絡(luò)的算法,由信息的正向傳遞和誤差的反向傳播等兩部分組成。在信息的正向傳遞時,信息從輸入層到隱含層進(jìn)行計算,最終傳遞到輸出層,其神經(jīng)元的狀態(tài)只對下一層的神經(jīng)元狀態(tài)起作用。那么,如果輸出的數(shù)據(jù)不理想,就開始對輸出層的誤差數(shù)值進(jìn)行計算,接下來進(jìn)行反向傳播,從而利用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò),將誤差反向傳播回各層的神經(jīng)元中,最終得到精準(zhǔn)的數(shù)值。

    2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在土壤墑情預(yù)測中的應(yīng)用

    土壤墑情的主要影響因素包括:氣候、水分、土壤的特性以及農(nóng)作物的生長等,當(dāng)對某一地區(qū)的土壤墑情進(jìn)行預(yù)測時,就要充分考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用,需要對影響土壤墑情的因素進(jìn)行分組或者數(shù)值量化表示,對于普遍的結(jié)果進(jìn)行模型的建立來分析土壤墑情。此外,可以使用圖2中地區(qū)土壤墑情的主要影響因素作為輸入層,對土壤墑情進(jìn)行實際的計算測量,再與預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行比較,通過對土壤墑情的預(yù)測值和實際計算值的對比分析,可以很容易的看到一些非影響因素是否對結(jié)果造成了干擾以及最終參數(shù)的確定,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時可以采用誤差的反向傳播法進(jìn)行計算分析。

    通過以上分析可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法在土壤墑情的預(yù)測上有重要的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,可以自主的建立輸入?yún)?shù)和具有可調(diào)層數(shù)的BP網(wǎng)絡(luò)模型,這種自主學(xué)習(xí)的功能還對預(yù)測有重要的意義,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在土壤墑情的預(yù)測中可以廣泛的應(yīng)用。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所使用到的參數(shù)在目標(biāo)區(qū)域都很容易得到,在一定程度上方便了對土壤墑情的預(yù)測。

    3 結(jié)語

    以上對土壤墑情預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在土壤墑情預(yù)測中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,從中可了解到,在土壤墑情的預(yù)測中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,只需要將目標(biāo)區(qū)域的土壤墑情影響因素進(jìn)行分析,并且將各個影響因素進(jìn)行分組,從中選出具有代表性的樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立,從而得出期望的參數(shù)值,這樣就可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法對土壤的墑情進(jìn)行預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有廣泛的應(yīng)用,在土壤墑情預(yù)測中起到了重要的作用,應(yīng)該對BP網(wǎng)絡(luò)模型不斷的優(yōu)化完善,以保證土壤墑情預(yù)測的準(zhǔn)確性及便利性。

    參考文獻(xiàn)

    [1]侯曉麗,馮躍華,吳光輝.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土壤墑情動態(tài)預(yù)測模型應(yīng)用研究[J].節(jié)水灌溉,2016(07):70-72.

    [2]冀榮華,張舒蕾,鄭立華.基于多值神經(jīng)元復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤墑情預(yù)測[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2017,33(S1):126-131.

    作者簡介:吳敬東,本科學(xué)歷,助理工程師,研究方向:水利、水文及土壤墑情。endprint

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