CAJ | 학술논문

　　生产建设项目土壤流失量的预测直接关系到建设项目的水土保持分析、评价和防治措施体系的布局，目前常用的预测方法因其局限性、不合理性以及精度差等问题往往难以实现准确预测。将人工神经网络的 BP 算法引入到土壤流失量预测中，将降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、水土保持措施作为影响土壤流失量的主要因子，并以17个生产建设项目水土保持监测实例作为学习样本和检测样本，建立了基于神经网络方法的土壤流失量预测模型。预测结果表明，该模型拟合和预测精度高，具有很强的应用价值，能够满足工程应用需要。
　　생산건설항목토양류실량적예측직접관계도건설항목적수토보지분석、평개화방치조시체계적포국，목전상용적예측방법인기국한성、불합이성이급정도차등문제왕왕난이실현준학예측。장인공신경망락적 BP 산법인입도토양류실량예측중，장강우침식력、토양가식성、파장、파도、수토보지조시작위영향토양류실량적주요인자，병이17개생산건설항목수토보지감측실례작위학습양본화검측양본，건립료기우신경망락방법적토양류실량예측모형。예측결과표명，해모형의합화예측정도고，구유흔강적응용개치，능구만족공정응용수요。