Перевод названия: Neural Network Analysis of Interdependences of the Top-soil Parameters
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2012
Ключевые слова: neural network analysis of soil parameters, soil organic carbon reserves, нейросетевой анализ параметров почвы, запасы органического углерода почвы
Аннотация: Для оценки возможности редукции количества почвенных показателей при описании общего количества органического веществ в почве (ОВП) проведен нейросетевой анализ региональных почвенных баз данных. Показано, что для качественного прогноза содержания ОВП достаточно двух-трех почвенных показателей. При этом для реализации этого прогнозПоказать полностьюа достаточно, чтобы нейронная сеть состояла из четырех нейронов. Полученные результаты указывают на возможность представления выявленных зависимостей в виде относительно простых математических формул. Это дает основание рассчитывать, если не на простоту возможной математической модели формирования почвы, то на простой вид зависимости стационарных состояний этой модели от рассмотренных в работе почвенных показателей. To test a possibility of reduction of soil parameters number used for description of total amount of soil organic matter, a neural network analysis of regional soil databases was carried out. It was shown, that two to three soil parameters are sufficient for the prediction of amount of soil organic matter. Herewith, to implement this prediction, a neural network can consist of less then four neurons. The obtained results indicate that it is possible to represent explicated dependencies in terms of relatively simple mathematical formulae. In turn, this gives promise to expect, if not a simplicity of a possible mathematical model of soil forming, a simple form of a dependence of steady states of the model on soil parameters considered in this work.
Журнал: Математическая биология и биоинформатика
Выпуск журнала: Т. 7, № 1
Номера страниц: 19-29
ISSN журнала: 19946538
Место издания: Пущино
Издатель: Учреждение Российской академии наук Институт математических проблем биологии РАН