基于神经网络的土壤重金属预测模型研究

发布时间：2017-09-14 01:23

  本文关键词：基于神经网络的土壤重金属预测模型研究

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【摘要】：土壤中重金属含量变化具有非线性、大延时等特点,很难用传统方法建立土壤重金属预测的精确模型。BP神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理土壤预测等复杂问题。利用神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了土壤重金属预测模型。在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%。结果表明,所构建的基于BP神经网络的土壤重金属预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效预测土壤中重金属的状况。
【作者单位】： 海南大学机电工程学院;
【关键词】： 土壤重金属 神经网络 预测模型 MATLAB工具箱
【基金】：海南省自然科学基金项目(614223)
【分类号】：S153;TP183
【正文快照】： 重金属是土壤中的重要组成部分,也是各类植物必要矿物质元素和膳食纤维素等多种营养元素成分[1]。Cu、Cr、Zn是土壤中必不可少的金属元素,在土壤系统中起着重要的作用。随着国内人们生活水平的日益提高,人们对土壤中重金属的含量越来越重视,土壤中Cu、Cr、Zn等重金属含量也直，

本文编号：847036