一种基于PCA-GA-BP模型的农田土壤电导率预测方法

本发明提供了一种基于PCA‑GA‑BP模型的农田土壤电导率预测方法。本发明较之传统的土壤电导率测试技术，摆脱了手持仪器在田间的重复劳动，可以批量地输出电导率的数值；利用遗传算法（GA）网络全局寻优特性，自适应优化BP神经网络的初始权重和阈值，克服了传统土壤电导率预测模型精度不足的问题，突破传统神经网络模型易陷入局部极小值的瓶颈。本发明通过将土壤属性数据运算流输入 PCA‑GA‑BP 模型并训练，实现土壤电导率的预测及预测值的实时输出。本发明针对现有土壤电导率检测依赖实验室分析、时效性差且成本高的问题，创新性地构建了“土壤属性‑电导率关联网络”驱动的智能预测模型，适应不同区域和不同类型的土壤样品，提升实验室土壤检测的效率。