公开(公告)号：CN118051819A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410184099.9

申请日：2024-02-19

申请人： 大连理工大学

发明人： 蔡喜运 ,  陈鑫淼 ,  李蓬勃 ,  胡佳奇 ,  贺志光

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/086 ,  G01N33/24

摘要： 一种基于磷虾群算法和BP神经网络模型的土壤孔隙度预测方法，将磷虾群算法引入到BP神经网络中，利用磷虾群的寻优机理对BP神经网络模型的网络权重和阈值进行优化，对众多影响因素进行相关性分析，筛选出输入输出指标，构建基于KHA‑BP的土壤孔隙度预测模型，利用经过归一化处理的土壤数据集对建立的预测模型进行学习和训练，最终完成对土壤孔隙度的预测。本发明解决了因土壤环境和大气环境中影响土壤孔隙度因素众多且相互之间耦合以及土壤孔隙度本身存在空间变异性而导致的土壤孔隙度难以精准预测的问题，并且能够有效地建立各因素与土壤孔隙度间的函数映射关系，实现对不同空间范围土壤孔隙度的精准预测提供理论支撑与模型参考。