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[期刊] 草业科学
[作者]
史红飞 侯建伟 卢志宏 杨勇
草原矿区开采破坏了草地生态系统的平衡,Cu元素随粉尘、径流扩散和迁移,并通过食物链富集而影响正常生产活动,因此建立简单又快速的预测模型对草原土壤Cu含量监测具有重要意义。以内蒙古锡林郭勒草原矿区为研究对象,耦合土壤有机质和pH,建立预测Cu含量的BP神经网络模型。结果表明:1)建模数据和测试数据的拟合优度随隐含层层数的增加呈先增加后降低的规律,4层时拟合优度最大;2)隐含层层数为3、4、5和7时,隐含层节点数相近;3) 4层隐含层BP神经网络模型具有较高的拟合精度和适当的规模,可以用于草原表层土壤Cu含量的快速预测。
关键词：
BP神经网络 多层网络 Cu含量
[期刊] 资源科学
[作者]
侯艺璇 赵华甫 吴克宁 李凯
为科学预测作物重金属含量,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究利用地理探测器选取对作物Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、与交通主干线的距离等10个因素为输入因子,农作物可食部分Cd含量作为输出因子,分别建立小麦、水稻、油菜籽、蔬菜可食部分Cd含量的BP神经网络预测模型,对作物种植污染情况进行预测分析,划分作物安全利用种植区。研究结果表明:(1) BP神经网络模型预测精度明显优于多元回归预测模型;(2)对小麦、水稻和油菜籽的可食部分Cd含量预测结果进行评价,得到作物污染可能的空间分布及特征;(3)依据评价结果,对3种作物进行配置,划分得到4种作物适宜种植区,并提出管控策略。研究可为污染农用地的安全利用及作物种植调整提供思路和依据,兼具理论和现实意义。
[期刊] 草业科学
[作者]
汪梦寒 闫雨欣 李富翠 董利利 张亚楠 韩烈保
由无机氮和有机氮沉降共同构成的大气氮沉降已成为全球变化的重要现象之一，影响着草原土壤磷循环过程。以内蒙古额尔古纳草甸草原为研究对象，进行了5年不同形式氮添加试验，设置的无机氮和有机氮比例分别为10:0 (N_1)、7:3 (N_2)、5:5 (N_3)、3:7 (N_4)、0:10 (N_5)和对照处理0:0 (CK)。通过测定土壤有效磷含量、全磷含量及酸性磷酸酶活性，结合生态化学计量学来探究不同形式氮添加对草甸草原不同土层磷素含量和碳氮磷化学计量特征的影响。结果表明，不同形式氮添加对土壤全磷含量和酸性磷酸酶活性无显著影响(P> 0.05);0-10 cm表层土壤有效磷含量在N_2处理下显著高于对照和其他氮添加处理(P
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
郭成久 颉丽 朱淼淼 孙景刚 刘金壮
为提高坡耕地产量,保护水土流失,分析不同下垫面土壤侵蚀量的预测方法,以2000~2001辽宁北部典型坡耕地数据为样本,建立BP神经网络土壤侵蚀量预测模型,应用2002年土壤侵蚀量数据对模型进行检验。结果表明:采用三层BP网络结构,输入层为4个神经元,分别为径流量、降雨量、有机质、覆盖度,输出层为土壤侵蚀量。预测值的合格率为80%,精度较高,具有很好的预测性能。
关键词：
坡耕地 土壤侵蚀量 BP神经网络 降雨量
[期刊] 林业科学研究
[作者]
童冉 陈庆标 周本智
[目的 ]利用神经网络所具有的输入层与输出层间存在的高度非线性映射关系,对杉木叶片C、N、P含量实现准确、经济、快捷的预测。[方法 ]以我国亚热带地区杉木人工林为研究对象,运用径向基函数(RBF)神经网络在杉木叶片C、N、P含量与地理、气候及土壤性质等生态因子间构建最优预测模型,并结合已发表文献数据进行叶片C、N、P含量预测。[结果 ]模拟预测叶片C、N和P含量分别为476.68、12.27和1.24 mg·g~(-1),其中N含量远低于我国陆地植物叶片平均含量;叶片C/N、C/P和N/P平均值分别为40.28、412.01和10.50。预测结果与实测值较为符合,表明RBF人工神经网络模型用于预测杉木叶片C、N、P含量与生态因子的关系是可行的。[结论 ]模型可以较为准确地估测杉木叶片C、N、P含量,平均误差分别为1.82%、9.88%和7.02%。较低的叶片N含量和N/P表明亚热带地区杉木生长主要受到N素限制。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
童冉 陈庆标 周本智
[目的 ]利用神经网络所具有的输入层与输出层间存在的高度非线性映射关系,对杉木叶片C、N、P含量实现准确、经济、快捷的预测。[方法 ]以我国亚热带地区杉木人工林为研究对象,运用径向基函数(RBF)神经网络在杉木叶片C、N、P含量与地理、气候及土壤性质等生态因子间构建最优预测模型,并结合已发表文献数据进行叶片C、N、P含量预测。[结果 ]模拟预测叶片C、N和P含量分别为476.68、12.27和1.24 mg·g~(-1),其中N含量远低于我国陆地植物叶片平均含量;叶片C/N、C/P和N/P平均值分别为40.28、412.01和10.50。预测结果与实测值较为符合,表明RBF人工神经网络模型用于预测杉木叶片C、N、P含量与生态因子的关系是可行的。[结论 ]模型可以较为准确地估测杉木叶片C、N、P含量,平均误差分别为1.82%、9.88%和7.02%。较低的叶片N含量和N/P表明亚热带地区杉木生长主要受到N素限制。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁红 董文永 吴德敏
为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 资源科学
[作者]
丁美 籍春蕾 邹碧莹 赵言文
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络(BP-ANN)对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明:建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5%的范围内,平均相对误差在2%左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
程冀文 王树森 罗于洋 张岑
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象，建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型，探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化，以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子，并根据与生物量相关性大小加入输入变量，从而组成6组不同输入变量，输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能，确定最佳输入变量，并在最优输入变量的基础上，确定BP神经网络隐层数量，经过反复训练，建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构，即输入层节点数（N_(in)）∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_(out))为：4∶9∶1。其中训练数据R~2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50；测试数据R~2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量，随着输入变量中输入因子的数量不断增加，发现其R~2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好，但是输入变量每增加1种后，当输入因子数量为5时，模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小，考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性，输入层最优输入因子数为4种，当隐层数为9时模型性能表现为最优。
[期刊] 林业科学
[作者]
李永亮 张怀清 林辉
利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
马延东 赵景波 邵天杰 邢闪
【目的】研究青海环湖地区草原土壤水分运移与富集规律、土壤水分剖面分布模型、水分循环与水分平衡,揭示该地区土壤水库蓄水特点、土壤干层及其恢复条件,为该地区土壤水资源及草原植被保护、土壤水库建设和草原生态环境的可持续发展提供科学依据。【方法】利用轻型人力钻连续4年采取600多个土壤样品,采用烘干称重法测定土壤含水量。采用双环入渗法原位测定土壤入渗率,采用激光粒度仪分析土壤粒度,采用负压计原位测定土壤吸力。【结果】青海环湖地区的土壤剖面水分分布较为稳定,不论旱季还是雨季,约65%的水分富集在0—0.4 m土层中,0.6 m以下土层水分严重不足。该地区土壤吸力为0.17—0.42 MPa,土壤田间持水...
[期刊] 工业技术经济
[作者]
仲东亭 张玥
针对烟草销售量传统预测方法的不足,本文结合实际,应用BP神经网络模型对其进行了改进:把实际误差看作一组序列,进行逼近模拟,作为一个单独量加入最终结果,提高了预测的精度。本文的思路和方法可推广到其他社会经济数据序列的预测中去。
关键词：
BP神经网络 烟草销售量 预测方法
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
范俊楠 张钰 贺小敏 郭丽 施敏芳 陈浩
对湖北省重点区域行业企业周边土壤理化指标和重金属含量进行监测;利用监测数据建立含有13输入、1个隐含层和6输出的3层BP神经网络模型,预测监测区域Mn、Co、V、Ag、Tl、Sb含量,综合重金属监测结果和预测结果,采用内梅罗指数对研究区域进行污染评价。结果表明,研究区域重金属存在不同程度超标情况,最大超标倍数范围为1.8～156.1倍;Mn、Co、V、Ag、Tl、Sb等6项重金属预测结果与实际测试结果相对误差范围在0.3%～19.9%,Mn、V、Ag、Tl、Sb在置信度为99%时均呈显著性相关(P
[期刊] 物流技术
[作者]
曹莹 陈旭 张跃博 龚正
为提高港口吞吐量预测精准性，建立了反向神经网络(BP)和差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）的组合预测模型。首先考虑能够体现地方社会经济发展的经济评价指标，通过反向神经网络和差分整合移动平均自回归预测，分别得到港口吞吐量的预测结果；再运用拟合优度方法赋权组合，得到组合预测结果。以天门港为案例，组合预测模型的误差为0.072%，预测精度较高，未来可应用于短期水运工程预测。
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