本文關鍵詞：基于神經網絡的土壤重金屬預測模型研究

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【摘要】：土壤中重金屬含量變化具有非線性、大延時等特點,很難用傳統(tǒng)方法建立土壤重金屬預測的精確模型。BP神經網絡具有良好的非線性函數逼近能力,非常適合處理土壤預測等復雜問題。利用神經網絡模型,通過自適應的動態(tài)學習方法和模型優(yōu)化,采用MATLAB神經網絡工具箱建立了土壤重金屬預測模型。在預測模型中輸入測試樣本,將預測結果與實測值進行比較,平均相對誤差小于1%。結果表明,所構建的基于BP神經網絡的土壤重金屬預測模型具有良好的精確性和準確性,能有效預測土壤中重金屬的狀況。
【作者單位】： 海南大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 土壤重金屬 神經網絡 預測模型 MATLAB工具箱
【基金】：海南省自然科學基金項目(614223)
【分類號】：S153;TP183
【正文快照】： 重金屬是土壤中的重要組成部分,也是各類植物必要礦物質元素和膳食纖維素等多種營養(yǎng)元素成分[1]。Cu、Cr、Zn是土壤中必不可少的金屬元素,在土壤系統(tǒng)中起著重要的作用。隨著國內人們生活水平的日益提高,人們對土壤中重金屬的含量越來越重視,土壤中Cu、Cr、Zn等重金屬含量也直，

本文編號：847036