【摘要】：在常規(guī)耕地分等的方法中由于人為因素會(huì)干擾評(píng)價(jià)因子的權(quán)重及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自身優(yōu)化過(guò)程中容易陷入局部極小值的情況,通過(guò)遺傳算法全局搜索最優(yōu)權(quán)值的能力對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,建立耕地自然質(zhì)量計(jì)算的遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型)。以黑龍江省綏化市明水縣進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果證明,GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型能有效地避免常規(guī)方法評(píng)價(jià)因子確定權(quán)重時(shí)的人為干擾,同時(shí)具有較高的優(yōu)化效率及泛化能力,能夠更加快速智能地計(jì)算耕地的自然質(zhì)量分,從而確定耕地的自然等別,應(yīng)用效果相對(duì)較好。
[Abstract]:In the conventional arable land grading method, due to human factors will interfere with the weight of evaluation factors and the BP neural network model itself optimization process is prone to fall into local minimum. The BP neural network is optimized by the ability of the genetic algorithm to search the optimal weights globally, and the BP neural network model (GA-BP network model) is established to optimize the genetic algorithm for the calculation of the natural quality of cultivated land. Taking Mingshui County, Suihua City, Heilongjiang Province as an example, the results show that the GA-BP network model can effectively avoid the human interference when evaluating factors to determine weights by conventional methods, at the same time, it has higher optimization efficiency and generalization ability. It can calculate the natural quality of cultivated land more quickly and intelligently, so as to determine the nature of cultivated land, and the application effect is relatively good.
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):41571167)
【分類號(hào)】：F323.211;TP183

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本文編號(hào)：2334469