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1.
基于遗传神经网络的成都市人均生态足迹预测   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用遗传神经网络模型分析成都市各年人均生态足迹值与其主要影响因素之间的内在关系,并以此来预测未来生态足迹发展趋势.首先计算出成都市1985~2005年共21年的人均生态足迹值,结果表明,20余年来成都市人均生态足迹值缓慢上升,从1.344hm2升至1.789hm2.选取6个影响因素指标,建立了6输入、1输出、1个隐含层的三层BP人工神经网络,利用遗传算法的全局优化性能对BP网络进行初始权值优化,以克服BP网络易陷入局部极小点的缺陷.运用遗传神经网络模型对训练样本(1985~2002年人均生态足迹值)进行拟合的精度达99.70%;对检验样本(2003~2005年人均生态足迹值)进行仿真检验,仿真精度为99.10%,高于普通BP神经网络模型(97.89%),体现出模型较强的应用价值.利用1985~2005年各影响因素的预测值作为网络输入,使用优化后的网络来预测成都市未来几年生态足迹值,最终预测得到2008~2010年成都市人均生态足迹的预测值分别为1.939、1.990、2.049 hm2人-1,人均生态赤字分别为1.629、1.688、1.749 hm2人-1.为减轻城市发展消耗所导致的生态环境压力,应有效控制成都市人口过快增长、引导消费观念和结构更新.  相似文献   
2.
基于神经网络模型和地统计学方法的土壤养分空间分布预测   总被引:13,自引:0,他引:13  
采用径向基函数神经网络模型与普通克里格法相结合的方法,预测川中丘陵区县域尺度土壤养分(有机质和全氮)的空间分布,并与普通克里格法和回归克里格法进行比较.结果表明:各方法对研究区土壤养分的预测结果相似.与多元回归模型相比,神经网络模型对验证样点土壤有机质和全氮的预测值与样点实测值的相关系数分别提高了12.3%和16.5%,表明神经网络模型能更准确地捕捉土壤养分与定量环境因子间的复杂关系.对469个验证样点预测结果的误差分析表明,神经网络模型与普通克里格法相结合的方法对土壤有机质和全氮预测结果的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差较普通克里格法分别降低了6.9%、7.4%、5.1%和4.9%、6.1%、4.6%,降低幅度达到极显著水平(P<0.01);与回归克里格法相比则分别降低了2.4%、2.6%、1.8%和2.1%、2.8%、2.2%,降低幅度达显著水平(P<0.05).  相似文献   
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