Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "fractal structure" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Prediction of CEC using fractal parameters by artificial neural networks
Autorzy:
Bayat, H.
Davatgar, N.
Jalali, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/25675.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
cation exchange capacity
prediction
fractal structure
fractal theory
particle size distribution
artificial neural network
pedotransfer function
Opis:
The prediction of cation exchange capacity from readily available soil properties remains a challenge. In this study, firstly, we extended the entire particle size distribution curve from limited soil texture data and, at the second step, calculated the fractal parameters from the particle size distribution curve. Three pedotransfer functions were developed based on soil properties, parameters of particle size distribution curve model and fractal parameters of particle size distribution curve fractal model using the artificial neural networks technique. 1 662 soil samples were collected and separated into eight groups. Particle size distribution curve model parameters were estimated from limited soil texture data by the Skaggs method and fractal parameters were calculated by Bird model. Using particle size distribution curve model parameters and fractal parameters in the pedotransfer functions resulted in improvements of cation exchange capacity predictions. The pedotransfer functions that used fractal parameters as predictors performed better than the those which used particle size distribution curve model parameters. This can be related to the non-linear relationship between cation exchange capacity and fractal parameters. Partitioning the soil samples significantly increased the accuracy and reliability of the pedotransfer functions. Substantial improvement was achieved by utilising fractal parameters in the clusters.
Źródło:
International Agrophysics; 2014, 28, 2
0236-8722
Pojawia się w:
International Agrophysics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies