宛 恒 , 任文裕 , 周慧平 , 杨树青 , 胡睿琦 , 刘 月
节水灌溉. 2019, (5):
11-16.
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为达到对膜下滴灌土壤养分综合评价的目的,论文采用描述性统计分析、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和Back Propagation(BP)神经网络方法对通辽市科左中旗农田土壤养分进行评价,结合单因子指数法,并与传统方法中运用最广的模糊数学综合评价结果进行对比分析。依据全国第二次土壤养分分级标准,经实测数据验证,本研究结果表明:2015年和2016年科左中旗农田土壤养分综合评价较为良好;将PCA与BP神经网络相结合的方法运用到解决土壤学问题中,可获得较为客观的结果;经检验PCA与BP神经网络模型相结合的评价方法适用于因子多且复杂、精度要求较高的样本。将PCA与BP神经网络相结合既可以解决信息过多、分析困难的问题,又可以降低模糊性、减少精度下降,将各自优点有效的联系在一起,相较传统方法可以更加科学合理、准确有效的对土壤养分进行综合评价。