作者：黄俊; 金平伟; 李敏; 李岚斌; 姜学兵土壤入渗水文过程灰色关联度神经网络多元非线性
摘要：基于次降雨水文过程,确定了影响土壤平均入渗率（i_m）的多个因子;借助野外人工径流场观测资料,研究im与多个因子间定量关系,构建i_m估算模型。i_m与坡度之间呈二次抛物线关系,随坡度增加呈先升后降的变化趋势。i_m随坡长、降雨强度的增加均呈线性增加规律,随次降雨量增加呈指数增加趋势,随土壤颗粒分形维数增加呈线性降低规律。im与地表植被盖度、前期土壤含水率之间均存在双曲函数关系,随二者递增分别呈逐渐增加和降低规律。基于上述7个函数关系,采用多元非线性回归法建立估算im的回归模型,模型约72%的数据点相对误差不超过10%。采用上述7个因子作为输入参数,建立预测i_m的BP神经网络模型;通过灰色关联度分析法确定了模型最优训练算法为Levenberg-Marquardt、隐含层神经元结点最优个数为15;模型约81%的数据点相对误差不超过10%。
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