RBF神经网络在土壤重金属污染评价中的应用

• 作者: 李剑 李磊 马建华
• 来源期刊: 环境科学与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: RBF神经网络 郑汴公路 土壤 重金属污染 评价
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 191-195
• 分类号: X825
• 字数: 4543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6504.2010.05.045

摘要

运用MATLAB软件的K均值聚类算法结合神经网络工具箱,通过建立RBF神经网络对郑汴路圃田-杏花营段路旁土壤进行了评价.结果表明,土壤重金属积累峰值污染峰值多出现在距路基50m范围以内,并随着距路基距离的增加,污染程度逐渐下降.风力因素和邻近铁路对路段两侧土壤重金属污染影响较大,且公路运营时间越早,对两侧土壤污染越严重.杏花营断面土壤质量以Ⅱ级为主,北侧断面土壤质量多为Ⅲ级.圃田断面各样点综合评价结果均为Ⅱ级,整体质量优于杏花营断面.RBF神经网络评价方法具有计算速度快,评价结果客观等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	河南大学资源与环境研究所	56	210	9.0	12.0
2	李剑	浙江大学公共管理学院	36	514	14.0	21.0
3	马建华	河南大学资源与环境研究所	113	2236	27.0	42.0