作者: M. Sadeghnejad , P. Pezeshki , F. Sarmadian , A Keshavarzi
DOI:
关键词:
摘要: Studiul propriet??ilor solului ca de exemplu capacitatea câmpului (F.C.) ?i gradul ofilire permanent (P.W.P) joac? un rol important in studiul umidit??ii a curbei reten?ie. De?i ace?ti parametrii pot fi m?sura?i direct, m?surarea lor este dificil? scump?. Func?iile pedotransfer (PTF) asigur? o alternativ? prin estimarea parametrilor din date privitoare la sol care sunt mai rapid disponibile. In aceast? investiga?ie, 70 probe au fost colectate orizonturi diferite câte 15 profile localizate regiunea Ziaran, provincia Qazvin, Iran. Datele divizate dou? subseturi calibrare (80%) testare (20%) ale modelelor normalitatea testat? metoda Kolmogorov-Smirnov. Ambele regresii multivariate tehnicile re?elei neurale artificiale (ANN) utilizate pentru dezvolta PTF-ul corespunz?tor predic?ia folosind caracteristici u?or m?surabile argil?, mâl, O.C., S.P., B.D. CaCO3. Performan?a regresiei modelele ANN evaluate set test independent. Pentru evalua modelele, eroarea mijloc radicalului valorii ridicate p?trat (RMSE) R2 folosite. Compararea RSME-ului cele modele men?ionate ar?tat c? modelul d? estim?ri bune F.C. P.W.P. decât regresie multivariat?. Valorile RMSE deriv? (2,35, 0,77) respectiv (2,83, 0,72). corespunz?toare multivariat? t (4,46, 0.68) (5,21, 0,64). Rezultatele cu cinci neuroni strat ascuns avut performan?? bun? previziunea regresia