基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例

摘要：

随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大.而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺.本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原城市发展中社会经济影响因素与土壤重金属Cd含量间的内在联系.网络拟合精度达97.02%,模型拟合程度高.运用该BP网络模型对城市化影响下城市边缘带土壤重金属Cd含量进行预测,其预测精度为84.19%,明显高于传统回归模型71.55%的预测精度,体现出神经网络预测模型的优越性.利用2005年和2010年各影响因素的预测值,将这两组值分别作为网络的输入,并和以前的样本合并再重新训练更新网络权值,得到2005年和2010年各区/县土壤重金属Cd预测值.

关键词：成都平原、城市化、BP人工神经网络、重金属

所属期刊栏目：44

分类号：X53(土壤污染及其防治)

资助基金：教育部科学技术研究项目3110

在线出版日期：2007-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：430-436