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基于BP神经网络的土壤养分空间插值

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以广东省增城市为研究对象,采集全市内200个土壤样点,利用BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根.结果表明,BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应.BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法.
Spatial prediction of soil nutrition based on BP neural network

程家昌、黄鹏、熊昌盛、胡月明、张真、廖琪

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华南农业大学信息学院,广东广州510642

广东省土地利用与整治重点实验室,广东广州510642

BP神经网络 土壤养分 空间预测 克里格插值

国家自然科学基金广东省科技计划项目广东省科技计划项目

409711252012A0202000062012B091100220

2013

广东农业科学
广东省农业科学院 华南农业大学

广东农业科学

CSCD北大核心
影响因子：0.556
ISSN：1004-874X
年,卷(期)：2013.40(7)
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