人工神经网络matlab啊6,基于MATLAB6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究...
农业环境科学学报 2006,25(1):186-189 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｇｒｏ-ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ 基于MATLAB6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究 赵玉杰 1，2，师荣光 2, 高怀友 2, 王跃华 2, 白志鹏 1，傅学起 1 (1.南开大学环境科学与工程学院，天津 200071；2.农业部环境监测总站, 天津 300191) 摘 要: 对基于 MATLAB6.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 MATLAB6.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。 关键词：BP 人工神经网络; 土壤; 环境质量评价; MATLAB 中图分类号：S126,X825 文献标识码：A 文章编号：1672-2043(2006)01-0186-04 收稿日期：2005-05-21 基金项目：科技部科技基础性工作专项资金支持项目 (2001DEB30065) 作者简介：赵玉杰(1976—)，男，南开大学在读博士，工程师，主要研究方向农业环境信息系统。E-mail:yujiezhao@126.com 土壤环境质量评价方法有多种，应用较多的如内梅罗指数法、模糊评价法、污染损失率法等，这些方法各有其优缺点，如内梅罗指数法易于计算，应用广泛，但存在扩大最大分指数或缩小次大分指数的问题，模 糊评价法人为效应过强，而污染损失率法虽有明确的物理意义，但评价公式中参数的确定及应用还有待进一步研究。 土壤环境质量评价实质上是依据土壤污染物浓度分级标准比较待评价的土壤环境各污染物的监测值与相应的标准浓度，如果接近，则其就被视为符合该分级标准的土壤环境质量，因此，土壤环境质量评价属于模式识别问题。 BP 人工神经网络通常指基于误差反向传播的多 Assessment Method for Soil Environmental Quality Based on BP Neural Network ZHAO Yu-jie1,2, SHI Rong-guang2, GAO Huai-you2, WANG Yue-hua2, BAI Zhi-peng1, FU Xue-qi1 (1. Agro-environmental Monitoring Centor, MOA, Tianjin 300191, China; 2. Department of Environmental Sciene and Engineering, Nankai University, Tianjin 300071, China) Abstract: BP neural network based on MATLAB 6.x and its application in soil environment quality assessment we
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