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基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

薛明 韦波 李娟 陈慈豪 黄敏慧 邹林芯

薛 明, 韦 波, 李 娟, 陈慈豪, 黄敏慧, 邹林芯. 基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(4): 793 − 800 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020052501
引用本文: 薛 明, 韦 波, 李 娟, 陈慈豪, 黄敏慧, 邹林芯. 基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(4): 793 − 800 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020052501
XUE Ming, WEI Bo, LI Juan, CHEN Ci-hao, HUANG Min-hui, ZOU Lin-xin. Forecast Method of Soil Moisture Based on Improved BP Neural Network and Support Vector Machine[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(4): 793 − 800 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020052501
Citation: XUE Ming, WEI Bo, LI Juan, CHEN Ci-hao, HUANG Min-hui, ZOU Lin-xin. Forecast Method of Soil Moisture Based on Improved BP Neural Network and Support Vector Machine[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(4): 793 − 800 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020052501

基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020052501
基金项目: 国家自然科学基金项目(41961063,41461085)、“广西八桂学者”专项经费(2019-79)、广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(16-380-25-04)和桂林理工大学博士基金项目(1996015)资助
详细信息
    作者简介:

    薛明:薛 明(1995−),男,广西桂平人,硕士研究生,主要从事遥感与地理信息集成应用研究。E-mail: xueming@glut.edu.cn

    通讯作者:

    E-mail: superweibo@glut.edu.cn

  • 中图分类号: S152.7

Forecast Method of Soil Moisture Based on Improved BP Neural Network and Support Vector Machine

  • 摘要: 为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法(GA)、改进粒子群算法(IPSO)、误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的土壤墒情组合预测模型(GA_IPSO_BP-SVM)。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GA_IPSO_BP模型,然后对GA_IPSO_BP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GA_IPSO_BP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种时间跨度进行土壤墒情预测,并对照BP、GA-BP、PSO-BP、IPSO-BP、GA_IPSO_BP和SVM模型,验证和比较提出的GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤墒情预测精度。结果表明,GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤含水量预测相对误差平均值最小。GA_IPSO_BP与SVM模型组合的GA_IPSO_BP-SVM模型提高了土壤墒情的预测精度,更适合于土壤墒情的短期预测,该方法可为农业节水灌溉方案的制定提供技术支撑。
  • 图  1  土壤墒情监测站分布图

    Figure  1.  Distribution of soil moisture monitoring stations

    图  2  GA_IPSO_BP-SVM组合模型结构

    Figure  2.  Structure of GA_IPSO_BP-SVM composite model

    图  3  BP神经网络结构

    Figure  3.  BP neural network structure

    图  4  隔日预测的预测值与实测值对比图

    Figure  4.  Contrast between the predicted and measured values for forecast after one day

    图  5  两日后预测的预测值与实测值对比图

    Figure  5.  Contrast between the predicted and measured values for forecast after two days

    图  6  三日后预测的预测值与实测值对比图

    Figure  6.  Contrast between the predicted and measured values for forecast after three days

    表  1  不同影响因素组合预测精度对比表

    Table  1.   Forecast accuracy comparison of different combined influencing factors

    影响因素
    Influencing factor
    相对误差平均值(%)
    Average value of relative error
    隔日
    After one day
    两日后
    After two days
    三日后
    After three days
    日平均气温 + 平均土壤湿度 + 降雨量 4.86 5.77 7.53
    日平均气温 + 平均土壤湿度 + 土壤含水量 4.55 5.60 6.82
    日平均气温 + 降雨量 + 土壤含水量 3.74 4.45 6.04
    平均土壤湿度 + 降雨量 + 土壤含水量 4.38 5.30 6.75
    日平均气温 + 平均土壤湿度 + 降雨量 + 土壤含水量 3.22 4.06 5.84
    下载: 导出CSV

    表  2  各模型预测精度对比表

    Table  2.   Forecast accuracy comparison of all used models

    预测模型
    Forecasting model
    相对误差平均值(%)
    Average value of relative error
    隔日
    After one day
    两日后
    After two days
    三日后
    After three days
    BP 5.74 6.18 8.25
    GA-BP 4.95 5.17 7.32
    PSO-BP 4.88 5.24 7.54
    IPSO-BP 4.17 4.91 6.89
    GA_IPSO_BP 3.63 4.58 6.37
    SVM 3.89 4.83 6.16
    GA_IPSO_BP-SVM 3.22 4.06 5.84
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-25
  • 修回日期:  2021-04-24
  • 刊出日期:  2021-08-06

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