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基于支持向量机和神经网络的土壤水力学参数预测效果比较被引量：11: 2010年; 在美国土壤水分物理性质数据库(UNSODA 2.0)的基础上,考虑土壤质地不分类和分类2种情况,分别构建了基于支持向量回归机(SVR)的土壤传递函数模型,比较了在土壤质地不分类和分类情况下预测土壤水力学参数(水分特征曲线和饱和导水率)的效果,并与建立在相同数据库上的基于神经网络的Rosetta模型的预测效果进行了比较。结果表明:土壤质地不分类的情况下,输入参数越多,基于SVR模型的预测效果越好;土壤质地分类情况下,基于SVM分类建模的预测结果普遍好于不分类情况。无论土壤质地是否分类,样本和输入参数相同的条件下,基于SVR的模型预测的效果都优于Rosetta模型。; 聂春燕胡克林邵元海陈薇; 关键词：传递函数支持向量回归机神经网络

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聂春燕