| 基于RBF神经网络的土壤铬含量空间预测 |
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| 引用本文： | 陈飞香,程家昌,胡月明,周永章,赵元,蚁佳纯.基于RBF神经网络的土壤铬含量空间预测[J].地理科学,2013(1):69-74. |
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| 作者姓名： | 陈飞香 程家昌 胡月明 周永章 赵元 蚁佳纯 |
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| 作者单位： | 中山大学地球环境与地球资源研究中心;华南农业大学信息学院;广东省土地利用与整治重点实验室;华南农业大学公共管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(40971125);广东省科技计划项目(2011B020313020)资助 |
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| 摘 要： | 以广东省增城市为实验基地,采用随机采样的方法采集土壤铬含量样点,并将其分为训练数据集和检验数据集。设计4种样点布局方案,对前三组数据用RBF神经网络方法进行土壤铬含量插值,分析预测误差。研究发现,当样点较少时,RBF神经网络方法的插值结果较精确。而当样点数据为50时,误差较大,不能满足插值要求。通过插值结果的对比发现,较传统的统计学插值方法,RBF神经网络方法克服了平滑效应,特别是在数据较少的情况下,进行空间预测效果较好,是一种适用范围更广的插值方法。
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| 关 键 词： | RBF神经网络 土壤属性 空间预测 克里格插值 |
Spatial Prediction of Soil Properties by RBF Neural Network |
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| CHEN Fei-xiang,CHENG Jia-chang,HU Yue-ming,ZHOU Yong-zhang,ZHAO Yuan,YI Jia-chun.Spatial Prediction of Soil Properties by RBF Neural Network[J].Scientia Geographica Sinica,2013(1):69-74. |
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| Authors: | CHEN Fei-xiang CHENG Jia-chang HU Yue-ming ZHOU Yong-zhang ZHAO Yuan YI Jia-chun |
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| Institution: | 1.Center for Earth Environment and Resources,Sun Yat-Sen University,Guangzhou,Guangdong 510275,China; 2.College of Informatics,South China Agricultural University,Guangzhou,Guangdong 510642,China; 3.Guangdong Province Land Use and Remediation of the Key Laboratory,Guangzhou,Guangdong 510642,China; 4.College of Public Management,South China Agricultural University,Guangzhou,Guangdong 510642,China) |
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