【摘 要】
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基于2014年江西省万年县测土配方施肥数据,以地理坐标、高程和坡度以及邻近样点信息作为网络的输入变量,采用集成BP神经网络模型（BPNN-Ada模型）预测土壤有机质的空间分布,并与
【机 构】
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江西农业大学国土资源与环境学院/江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,南方粮油作物协同创新中心
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基于2014年江西省万年县测土配方施肥数据,以地理坐标、高程和坡度以及邻近样点信息作为网络的输入变量,采用集成BP神经网络模型（BPNN-Ada模型）预测土壤有机质的空间分布,并与未集成的BP神经网络模型（BPNN模型）和普通克里金模型（OK模型）进行比较。结果表明,3种模型的预测精度大小顺序为BPNN-Ada模型〉BPNN模型〉OK模型。集成BP神经网络模型预测精度最高,效果最好,比较符合土壤有机质地学分布规律及实际情况。BPNN-Ada模型克服了BP神经网络局部搜索能力差和易陷入全局最优的缺点,提高了
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