基于粒子群优化算法-支持向量机的原状黄土Van Genuchten模型参数土壤传输函数

作者：秦文静,樊贵盛

摘要：为了快速、省力、省时的获取原状黄土土壤水分特征曲线,以241个原状黄土土样为研究对象,通过测定其基本理化参数(质地、容重、有机质含量、电导率和pH)以及低吸力阶段的土壤水分特征曲线,构建了原状黄土土壤水分特征曲线土壤传输函数大样本。采用基于粒子群优化算法-支持向量机的方法实现了原状黄土土壤水分特征曲线土壤传输函数的构建。研究结果表明:(1)基于Spearman相关性分析,以土壤常规理化参数为自变量,运用基于粒子群优化算法-支持向量机方法获取原状黄土土壤Van Genuchten模型参数是可行的;(2)通过模型分析,认为文中所提出的基于粒子群优化算法-支持向量机土壤传输函数预测精度高、泛化能力强。

发文机构：太原理工大学水利科学与工程学院

关键词：原状黄土低吸力阶段土壤水分特征曲线Spearman相关性分析粒子群优化算法支持向量机undisturbed loess-soillow suction stagesoil water characteristic curveSpearman correlation analysisthe particle swarm optimization algorithmsupport vector machine method

分类号： S152[农业科学—土壤学]