基于粒子群優化算法-支持向量機的原狀黃土Van Genuchten模型參數土壤傳輸函數

作者：秦文靜,樊貴盛

摘要：為了快速、省力、省時的獲取原狀黃土土壤水分特征曲線,以241個原狀黃土土樣為研究對象,通過測定其基本理化參數(質地、容重、有機質含量、電導率和pH)以及低吸力階段的土壤水分特征曲線,構建了原狀黃土土壤水分特征曲線土壤傳輸函數大樣本。采用基于粒子群優化算法-支持向量機的方法實現了原狀黃土土壤水分特征曲線土壤傳輸函數的構建。研究結果表明:(1)基于Spearman相關性分析,以土壤常規理化參數為自變量,運用基于粒子群優化算法-支持向量機方法獲取原狀黃土土壤Van Genuchten模型參數是可行的;(2)通過模型分析,認為文中所提出的基于粒子群優化算法-支持向量機土壤傳輸函數預測精度高、泛化能力強。

發文機構：太原理工大學水利科學與工程學院

關鍵詞：原狀黃土低吸力階段土壤水分特征曲線Spearman相關性分析粒子群優化算法支持向量機undisturbed loess-soillow suction stagesoil water characteristic curveSpearman correlation analysisthe particle swarm optimization algorithmsupport vector machine method

分類號： S152[農業科學—土壤學]