基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

• 作者: 张鹄志 王文梅 王江思 马传明
• 来源期刊: 地质科技情报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 农用地适宜性 主成分分析 系统聚类 初始权值 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 环境地质
• 页码范围: 138-143
• 页数: 6页
• 分类号: X22
• 语种: 中文

摘要

以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨.通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50％,相对误差最大值为18.9％;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100％,相对误差最大值为9.5％.其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性.最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4％;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9％、22.1％、16.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马传明		35	288	10.0	16.0
2	王江思		3	38	2.0	3.0
3	王文梅		3	6	1.0	2.0
4	张鹄志		3	32	1.0	3.0