[发明专利]基于GA-BP神经网络模型的耕地质量评价方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于GA‑BP神经网络的耕地质量评价方法及系统，该方法中基于遗传算法求出BP神经网络的最优初始权值和最优初始阈值，可有效减少BP神经网络的训练次数，对提高评价效率具有良好的实用性；另一方面，基于神经网络进行耕地质量评价，可一定程度上避免传统方法的主观性，使耕地质量评价结构更加客观。

主权项

1.一种基于GA‑BP神经网络模型的耕地质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：将研究区域划分为多个评价单元；构建评价指标体系；基于所述评价指标体系，以所述评价单元为单位，获取评价指标数据；构建BP神经网络模型；基于遗传算法计算所述BP神经网络模型的最优初始权值和最优初始阈值；导入样本数据并基于所述最优初始权值和最优初始阈值训练所述BP神经网络模型，得出最优权值和最优阈值；基于所述最优权值和最优阈值建立最优BP神经网络模型。