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基于神经网络的土壤重金属预测模型研究

作者:秦夕淳; 袁琦; 周宝宣土壤重金属神经网络预测模型matlab工具箱

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豫。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。

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现代农业科技

《现代农业科技》(半月刊)创刊于1972年,由安徽省农业科学院主管,安徽省农业科学院主办,CN刊号为:34-1278/S,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《现代农业科技》集学术性、权威性、指导性于一体,深受国内外广大读者欢迎。全国农业优秀期刊、国家优秀农业科技期刊、安徽省优秀科技期刊、《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊、《中国优秀期刊(遴选)数据库》来源期刊、《中文科技期刊数据库(全文版)来源期刊》、全国农业领域职称评定认定期刊。

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