[发明专利]一种地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法有效
| 申请号： | 201610992934.7 | 申请日： | 2016-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN106779061B | 公开（公告）日： | 2019-01-29 |
| 发明（设计）人： | 李启权;肖怡;王昌全;彭月月;李珊;代天飞;岳天祥;史文娇;罗由林;张浩;张新;蒋欣烨;李冰;高雪松;王栋;罗琳;谢云波;易蔓 | 申请（专利权）人： | 四川农业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 | 代理人： | 董芙蓉 |
| 地址： | 611130 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法，首先采用径向基函数神经网络模型建立各影响因素与土壤镉含量间的非线性映射关系；针对土壤镉含量在距离分析区域不同范围内与各因素间相关性的变化，将分析区域划分为距离分析区域10km范围内和外两个区域，分别构建揭示土壤镉含量与土壤镉含量影响因素间非线性映射关系的神经网络模型；再以HASM模型对神经网络模型预测结果的残差进行模拟，得到对分析区土壤镉含量空间分布的预测结果。本发明对验证点预测结果的精度提高了5.56％‑17.65％；同时，该方法能较好地反映分析区土壤镉含量空间变化的细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 地形 平缓 土壤 重金属 空间 分布 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法，其特征在于，该地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法包括：首先采用径向基函数神经网络模型建立各影响因素与土壤镉含量间的非线性映射关系；针对土壤镉含量在距离分析区域不同范围内与各因素间相关性的变化，将分析区域划分为距离分析区域10km范围内和外两个区域，分别构建揭示土壤镉含量与土壤镉含量影响因素间非线性映射关系的径向基函数人工神经网络模型；再以HASM模型对神经网络模型预测结果的残差进行模拟，得到对分析区土壤镉含量空间分布的预测结果；该地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法记为RBF1_HASM，表达如下：Z(xi,k,yj,k)＝RBFNN[F1(xi,k,yj,k),F2(xi,k,yj,k),...,Fn(xi,k,yj,k)]+HASM(xi,k,yj,k)；式中，Z(xi,k,yj,k)为土壤镉含量的预测值，RBFNN为径向基函数神经网络模型，F1～Fn为影响因素，HASM为高精度曲面模型。
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