以土壤类型丰富的陕西省横山县为研究区域，采集该区域的84个土样。在对原始数据进行去噪处理和特征变换后，利用神经网络原理、多元线性回归分析法、模式识别理论建立土壤速氮含量反演模型。研究结果表明，反演模型的精度由高到低依次为神经网络模型、多元回归模型、模式识别模型。其中神经网络模型的均方根误差约为8.24,决定系数最大，达到了0.945 5。因此，利用神经网络进行土壤速氮含量反演具有较好效果。
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