【摘 要】
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针对土壤养分含量变化的随机性和实际监测数据少的问题，提出一种用于区域土壤养分含量动态变化模拟预测的Markov链模型。将每种养分含量水平划分为4个级别，采用灰色聚类方法建立样本分级的模糊隶属函数和分级模型，并针对土壤养分监测次数少的问题，提出基于混合微粒群优化(HPSO)求解转移矩阵的新方法。在河北省某县进行模拟预测，预测结果与实际变化规律和趋势吻合，预测的绝对误差较小。
【机 构】
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河北农业大学城乡建设学院，河北 保定，071001 中国农业大学资源与环境学院，北京，100083
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针对土壤养分含量变化的随机性和实际监测数据少的问题，提出一种用于区域土壤养分含量动态变化模拟预测的Markov链模型。将每种养分含量水平划分为4个级别，采用灰色聚类方法建立样本分级的模糊隶属函数和分级模型，并针对土壤养分监测次数少的问题，提出基于混合微粒群优化(HPSO)求解转移矩阵的新方法。在河北省某县进行模拟预测，预测结果与实际变化规律和趋势吻合，预测的绝对误差较小。
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