【摘 要】
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根据《中国水土保持公报》数据资料,基于反向传播(backpropagation,简称BP)神经网络模型、万有引力搜索算法(gravitationalsearchalgorithm,简称GSA)和人群搜索算法(seekerop
【基金项目】
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山西省国际科技合作项目(编号:2013081034);山西省水利厅水利技术研究与推广项目;2015年山西省研究生教育创新项目(编号:2015SY18)
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根据《中国水土保持公报》数据资料,基于反向传播(backpropagation,简称BP)神经网络模型、万有引力搜索算法(gravitationalsearchalgorithm,简称GSA)和人群搜索算法(seekeroptimizationalgorithm,简称SOA)优化的BP神经网络模型,研究以土壤类型、地形、坡度、植被措施、降水为输入,以土壤侵蚀模数为输出的BP、GSA-BP和SOABP模型对土壤侵蚀量的预测,并采用典型监测点的实测数据对模型进行验证。结果表明,3种模型均具有较高精度,可用于土
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