| BP神经网络在土壤重金属污染分析中的应用 |
| |
| 引用本文： | 成功,李嘉璇,戴之秀. BP神经网络在土壤重金属污染分析中的应用[J]. 江苏地质, 2017, 41(3): 394-400 |
| |
| 作者姓名： | 成功 李嘉璇 戴之秀 |
| |
| 作者单位： | 中南大学地球科学与信息物理学院 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2017YFC0601503） |
| |
| 摘 要： | 以湖南株洲市区中西部为研究区域，获取该区域35个土壤样本和多光谱数据，基于多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLS）、BP神经网络回归模型（BP），分别建立土壤重金属（Cr、Cu、Ni）含量的反演模型，并对模型预测效果进行检验。建模与预测综合效果：BP模型＞PLS模型＞MLR模型，BP神经网络回归模型的效果远远好于其他2组，尤其适合分析具有非明确关系的2组数据。其中，Cr元素回归模型为最佳拟合模型，建模和预测R2分别为0.917 4、0.811 0，建模均方根误差和预测均方根误差分别为8.269 3、16.870 7，说明基于多光谱数据反演土壤重金属含量有一定的可行性。
|
| 关 键 词： | 土壤；重金属污染；多光谱；BP神经网络；湖南株洲 |
Application of BP neural network on the analysis of heavy metal contamination in soil |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Soil heavy metal contamination multi-spectral BP neural network Zhuzhou City Hunan Province |
|
| 点击此处可从《江苏地质》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《江苏地质》下载全文 |
