本文關(guān)鍵詞：基于GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤有效鋅空間插值方法研究

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【摘要】：以土壤有效鋅為研究對(duì)象,構(gòu)建遺傳徑向基函數(shù)(GARBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該元素屬性值進(jìn)行空間插值,以訓(xùn)練樣本集的測(cè)定值與預(yù)測(cè)值之間的決定系數(shù)、逼近誤差及檢驗(yàn)樣本的插值誤差為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),比較GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、普通克里格(Ordinary Kriging)的擬合能力和空間插值能力。結(jié)果表明:同一區(qū)域兩種抽樣方案(a、b)下三種插值方法對(duì)訓(xùn)練樣本的擬合能力為GARBFRBFOr-dinary Kriging。以平均絕對(duì)誤差和誤差均方根作為插值精度的評(píng)價(jià)指標(biāo),GARBF與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,訓(xùn)練樣本的逼近誤差分別降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案),檢驗(yàn)樣本的插值誤差分別降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案);GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Ordinary Kriging相比,訓(xùn)練樣本的逼近誤差分別降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案),檢驗(yàn)樣本的插值誤差分別降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案),GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差最小,插值精度最高。從GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的插值圖可以看出,遺傳算法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn),擴(kuò)大了對(duì)土壤中相關(guān)空間信息的搜索范圍,在一定程度上避免了類似克里格插值的"平滑效應(yīng)"。
【作者單位】： 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;成都市龍泉驛區(qū)農(nóng)村發(fā)展局;
【關(guān)鍵詞】： GARBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 普通克里格 空間插值 土壤有效鋅 遺傳算法 訓(xùn)練樣本集 檢驗(yàn)樣本 平均絕對(duì)誤差 插值誤差 插值方法
【基金】：四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(2006ZD003,2006A013,07ZS002) 四川省科技廳項(xiàng)目(2008JY0095)資助
【分類號(hào)】：S153
【正文快照】： 隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、城市化進(jìn)程的加快,含重金屬、農(nóng)藥化肥的過量施用,使土壤質(zhì)量發(fā)生了迅速的變化,亟需一種快速、準(zhǔn)確的方法來監(jiān)測(cè)土壤肥力、健康狀況以及土壤環(huán)境質(zhì)量的變化。目前用于預(yù)測(cè)土壤質(zhì)量變化的插值方法有經(jīng)典的Fisher判別法、反距離加權(quán)插值、泰森多邊形和克里格

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