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改进BP算法在城市土壤环境质量评价模型的应用
引用本文:杨忠平,卢文喜,龙玉桥. 改进BP算法在城市土壤环境质量评价模型的应用[J]. 重庆大学学报(自然科学版), 2010, 33(2): 98-103
作者姓名:杨忠平  卢文喜  龙玉桥
作者单位:重庆大学土木工程学院,重庆,400045;吉林大学环境与资源学院,吉林,长春,130026;吉林大学环境与资源学院,吉林,长春,130026;南京水利科学研究院水文水资源研究所,江苏,南京,210029
基金项目:中国地质调查局资助项目(基[2005]011-08);;重庆大学高层次人才科研启动基金资助项目(0903005104779)
摘    要:首先采用随机函数生成训练样本,并利用"比例压缩法"进行预处理;而后采用"试错法"确定隐含层神经元数,最终建立了结构为7∶8∶1的BPANN的土壤环境质量评价模型,并采用Matlab6.0进行模拟计算。模型检验结果表明:所建模型的拟合精度、检验精度以及实际评价效果均较好,能够比较客观、准确地对城市土壤环境质量进行评价。对长春市城市表层土壤的评价结果表明,其总体环境质量较好,约81%的土壤面积符合国家一级土壤标准,但局部重金属污染不容忽视,应注意控制重金属污染物排放,以保证土壤资源的可持续利用。

关 键 词:人工神经网络  改进BP算法  环境质量评价  土壤
收稿时间:2009-09-19

Environmental quality assessment model of urban soils based on improved BP algorithm
YANG Zhong ping,LU Wen xi and LONG Yu qiao. Environmental quality assessment model of urban soils based on improved BP algorithm[J]. Journal of Chongqing University(Natural Science Edition), 2010, 33(2): 98-103
Authors:YANG Zhong ping  LU Wen xi  LONG Yu qiao
Affiliation:1. College of Civil Engineering;Chongqing University;Chongqing 400045;P.R. China;2. College of Environment and Resources;Jilin University;Changchun 130026;Jilin;3. Nanjing HydraulicResearch Institute;Hydrology and Water Resources Department;Nanjing 210029;Jiangsu;P.R. China
Abstract:
Keywords:,artificial neural network (ANN)  improved BP algorithm  environmental quality assessment  soil
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