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

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摘要：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。http://www.cqvip.com//QK/90156X/200703/24452393.html

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