土壤环境质量评价的径向基函数神经网络的模型设计与应用

被引：5

作者：

胡焱弟 ^{[1
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赵玉杰 ^{[1
]}

白志鹏 ^{[1
]}

高怀友 ^{[2
]}

师荣光 ^{[2
]}

机构：

[1] 南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室

[2] 农业部环境监测总站

来源：

农业环境科学学报 | 2006年 / S1期

关键词：

土壤环境质量评价; RBF人工神经网络; 排序误排率; 寻优设计; MATLAB;

D O I：

暂无

中图分类号：

X825 [土壤评价];

学科分类号：

0903 ;

摘要：

针对土壤环境质量评价缺乏精确客观的评价数值作为目标集的难点,研究了构建起对应升序排列的训练、检验样本集。在此基础上,定义以检验集输出评价结果的排序误排率作为判定各参数组合下RBF网络性能优劣的指标,以此性能指标为依据,在MATLAB6.5环境下,用编程语句实现了应用于该质评工作的径向基函数网络的大量参数组合的全面快速寻优,克服了目前用试凑法进行参数组合优选的随机性,确保所选参数组合为使整体性能最优的组合。利用确立的网络对象,以某地土壤重金属监测值为实例,对监测点进行质评,评价结果表明:该设计好的网络的评价结果科学、稳定、表达精度高。

引用

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共 14 条

[1] 基于MATLAB实现的ANN方法在地下水质评价中的应用 [J].