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

        2017-09-15 08:16:54吳敬東
        吉林農(nóng)業(yè) 2017年18期
        關(guān)鍵詞:墑情神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        吳敬東

        (吉林省墑情監(jiān)測(cè)中心,吉林長(zhǎng)春130033)

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

        吳敬東

        (吉林省墑情監(jiān)測(cè)中心,吉林長(zhǎng)春130033)

        影響土壤的生長(zhǎng)條件有很多種,例如氣候、土壤的特性以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況等,這些因素都對(duì)土壤的墑情預(yù)測(cè)產(chǎn)生一定的影響。因此,在進(jìn)行土壤墑情預(yù)測(cè)工作時(shí),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(cè)模型。在對(duì)目前的土壤墑情預(yù)測(cè)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(cè)的模型,通過對(duì)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(cè)中起到的重要作用,并在不同地區(qū)的土壤墑情預(yù)測(cè)中都有廣泛應(yīng)用。本文主要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在土壤墑情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)分析。

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

        對(duì)土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)不僅是平衡農(nóng)田水分,實(shí)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(diǎn)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(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)。對(duì)于干旱的地區(qū),通過對(duì)土壤的水分進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)比,使用有效的土壤水分預(yù)測(cè)方法,對(duì)于合理利用農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報(bào),解決干旱問題的意義十分重大。

        1 土壤墑情預(yù)測(cè)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(cè)模型中,如果只提供簡(jiǎn)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(cè)模型都比較復(fù)雜,在實(shí)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(cè)模型,對(duì)土壤墑情進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)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(chǔ)許多輸入、輸出模式的映射關(guān)系,在各個(gè)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(gè)隱含層以及輸出層構(gòu)成。每一層都有多個(gè)神經(jīng)元,同一層的各個(gè)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(shí)際的土壤墑情預(yù)測(cè)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(diǎn)數(shù)的個(gè)數(shù)由影響因素決定,而中間隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)則根據(jù)模型的需要而決定,這三個(gè)層次的節(jié)點(diǎn)依次映射到下一個(gè)層次。對(duì)于各個(gè)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)

        圖1 三層BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

        圖2 土壤墑情預(yù)測(cè)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

        由此可見,此模型具有極強(qiáng)的非線性映射能力。

        對(duì)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(shí),信息從輸入層到隱含層進(jìn)行計(jì)算,最終傳遞到輸出層,其神經(jīng)元的狀態(tài)只對(duì)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(duì)輸出層的誤差數(shù)值進(jìn)行計(jì)算,接下來進(jìn)行反向傳播,從而利用計(jì)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(cè)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(zhǎng)等,當(dāng)對(duì)某一地區(qū)的土壤墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),就要充分考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用,需要對(duì)影響土壤墑情的因素進(jìn)行分組或者數(shù)值量化表示,對(duì)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(duì)土壤墑情進(jìn)行實(shí)際的計(jì)算測(cè)量,再與預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行比較,通過對(duì)土壤墑情的預(yù)測(cè)值和實(shí)際計(jì)算值的對(duì)比分析,可以很容易的看到一些非影響因素是否對(duì)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(shí)可以采用誤差的反向傳播法進(jìn)行計(jì)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(cè)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(shì),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(duì)預(yù)測(cè)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(cè)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(duì)土壤墑情的預(yù)測(cè)。

        3 結(jié)語

        以上對(duì)土壤墑情預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)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(gè)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(duì)土壤的墑情進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有廣泛的應(yīng)用,在土壤墑情預(yù)測(cè)中起到了重要的作用,應(yīng)該對(duì)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(cè)的準(zhǔn)確性及便利性。

        [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(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)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(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2017,33(S1):126-131.

        S152.7

        A

        10.14025/j.cnki.jlny.2017.18.029

        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。

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