地质科技情报

2013, v.32;No.149(02) 138-143

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基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价
Evaluation of BP Neural Network Agricultural Land Suitability Based on SPSS and GIS

王江思;马传明;王文梅;张鹄志;

摘要(Abstract):

以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。

关键词(KeyWords): 农用地适宜性;主成分分析;系统聚类;初始权值;BP神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国地质调查局项目“中原城市群资源环境承载力综合评价与区划”(KZ111962)

作者(Author): 王江思;马传明;王文梅;张鹄志;

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参考文献(References):

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