基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

发布时间：2017-08-17 09:06

  本文关键词：基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

  更多相关文章： GARBF神经网络 普通克里格 空间插值 土壤有效锌 遗传算法 训练样本集 检验样本 平均绝对误差 插值误差 插值方法

【摘要】：以土壤有效锌为研究对象,构建遗传径向基函数(GARBF)神经网络对该元素属性值进行空间插值,以训练样本集的测定值与预测值之间的决定系数、逼近误差及检验样本的插值误差为评判标准,比较GARBF神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、普通克里格(Ordinary Kriging)的拟合能力和空间插值能力。结果表明:同一区域两种抽样方案(a、b)下三种插值方法对训练样本的拟合能力为GARBFRBFOr-dinary Kriging。以平均绝对误差和误差均方根作为插值精度的评价指标,GARBF与RBF神经网络相比,训练样本的逼近误差分别降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案);GARBF神经网络与Ordinary Kriging相比,训练样本的逼近误差分别降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案),GARBF神经网络的误差最小,插值精度最高。从GARBF神经网络的插值图可以看出,遗传算法避免了神经网络容易陷入局部最优点,扩大了对土壤中相关空间信息的搜索范围,在一定程度上避免了类似克里格插值的"平滑效应"。
【作者单位】： 四川农业大学资源环境学院;成都市龙泉驿区农村发展局;
【关键词】： GARBF神经网络 普通克里格 空间插值 土壤有效锌 遗传算法 训练样本集 检验样本 平均绝对误差 插值误差 插值方法
【基金】：四川省教育厅重点项目(2006ZD003,2006A013,07ZS002) 四川省科技厅项目(2008JY0095)资助
【分类号】：S153
【正文快照】： 随着经济社会发展、城市化进程的加快,含重金属、农药化肥的过量施用,使土壤质量发生了迅速的变化,亟需一种快速、准确的方法来监测土壤肥力、健康状况以及土壤环境质量的变化。目前用于预测土壤质量变化的插值方法有经典的Fisher判别法、反距离加权插值、泰森多边形和克里格

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