![](/images/graphics-bg.png)
Evaluation Models for Soil Nutrient Based on Support Vector Machine and Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Li, Hao
Yang, Dazuo
Cao, Chenchen
Leng, Weijia
Zhou, Yibing
Xiu, Zhilong
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-12-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Soil nutrient is an important aspect that contributes to the soil fertility and environmental effects.
Traditional evaluation approaches of soil nutrient are quite hard to operate, making great difficulties in practical applications.
In this paper, we present a series of comprehensive evaluation models for soil nutrient by using support vector machine (SVM), multiple linear regression (MLR), and artificial neural networks (ANNs), respectively.
We took the content of organic matter, total nitrogen, alkali-hydrolysable nitrogen, rapidly available phosphorus, and rapidly available potassium as independent variables, while the evaluation level of soil nutrient content was taken as dependent variable.
Results show that the average prediction accuracies of SVM models are 77.87% and 83.00%, respectively, while the general regression neural network (GRNN) model’s average prediction accuracy is 92.86%, indicating that SVM and GRNN models can be used effectively to assess the levels of soil nutrient with suitable dependent variables.
In practical applications, both SVM and GRNN models can be used for determining the levels of soil nutrient.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Hao& Leng, Weijia& Zhou, Yibing& Cao, Chenchen& Xiu, Zhilong& Yang, Dazuo. 2014. Evaluation Models for Soil Nutrient Based on Support Vector Machine and Artificial Neural Networks. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049761
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Hao…[et al.]. Evaluation Models for Soil Nutrient Based on Support Vector Machine and Artificial Neural Networks. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049761
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Hao& Leng, Weijia& Zhou, Yibing& Cao, Chenchen& Xiu, Zhilong& Yang, Dazuo. Evaluation Models for Soil Nutrient Based on Support Vector Machine and Artificial Neural Networks. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049761
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049761
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)