基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例

编号 zgly0001329386

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例

作者 杨娟  王昌全  李冰  李焕秀  何鑫 

作者单位 四川农业大学资源环境学院  四川农业大学林学园艺学院  西南科技大学土木建筑学院 四川雅安625014  四川雅安625014  四川绵阳621010 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2007年03期

年份 2007 

分类号 X53 

关键词 成都平原  城市化  BP人工神经网络  重金属 

文摘内容 随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大。而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺。本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原城市发展中社会经济影响因素与土壤重金属Cd含量间的内在联系。网络拟合精度达97.02%,模型拟合程度高。运用该BP网络模型对城市化影响下城市边缘带土壤重金属Cd含量进行预测,其预测精度为84.19%,明显高于传统回归模型71.55%的预测精度,体现出神经网络预测模型的优越性。利用2005年和2010年各影响因素的预测值,将这两组值分别作为网络的输入,并和以前的样本合并再重新训练更新网络权值,得到2005年和2010年各区/县土壤重金属Cd预测值。