基于MATLAB 6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究

• 作者: 傅学起 师荣光 王跃华 白志鹏 赵玉杰 高怀友
• 来源期刊: 农业环境科学学报
• 关键词: BP人工神经网络 土壤 环境质量评价 MATLAB
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 186-189
• 页数: 4页
• 分类号: S126|X825
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1672-2043.2006.01.039

摘要

对基于MATLAB 6.x的BP人工神经网络工具箱进行了简要的介绍,并将BP人工神经网络应用到土壤环境质量现状评价中,编制了基于MATLAB 6.x土壤环境质量评价程序,并对影响评价结果的训练集的构建、隐层神经元数量的选择、训练过程的建立等问题进行了探讨.结果表明,用随机函数rand或线性函数linspace内插生成网络的训练集是可行的,BP网络隐层的传递函数为tansig,神经元数量为5(用rand函数生成训练集)或8(用linspace函数生成训练集),输出层的传递函数为purelin,神经元数量为1.训练集中加入一定的噪声更有利于提高网络的识别能力.在此基础上,将构建的网络应用到实际土壤环境质量评价中,并将评价的结果与其他评价方法得出的结果进行了比较,表明BP人工神经网络应用到土壤环境质量评价中是切实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高怀友		42	838	15.0	28.0
2	师荣光		56	1286	20.0	35.0
3	傅学起	南开大学环境科学与工程学院	42	749	15.0	26.0
4	白志鹏	南开大学环境科学与工程学院	76	1931	25.0	41.0
5	赵玉杰	南开大学环境科学与工程学院	7	135	7.0	7.0
9	王跃华		30	563	11.0	23.0