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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法和BP神经网络的土壤重金属含量空间分布预测方法，旨在使用遗传算法扩增数据，实现基于小样本数据的重金属含量空间分布预测，提高土壤重金属含量预测的准确性和效率，具体包括：样本数据获取；对样本数据进行聚类，分为若干种群；在每个种群内部使用遗传算法产生新个体，并用BP评价网络对新个体适应度进行评价，判断是否保留；新个体数量达到要求或遗传算法迭代次数完成后，完成数据扩增；构建BP预测网络，用样本数据和新个体数据训练该网络并评价网络的性能；使用该网络预测待插值点处的重金属含量值，完成土壤重金属含量空间分布预测。
主权项：1.一种基于遗传算法和BP神经网络的土壤重金属含量空间分布预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：通过土壤采样和测试分析，获取采样数据的重金属含量、经纬度坐标、DEM等环境变量数据；步骤2：根据采样数据的经纬度坐标计算各样点间的距离，并根据距离对数据进行分类，获得若干个种群；步骤3：对每个种群内所有个体的重金属含量、坐标等特征进行编码，并使用遗传算法产生新个体；步骤4：在种群内构建BP评价神经网络模型，评估新个体的适应度，并保留优秀个体，当新个体数量达到要求或遗传算法迭代次数完成后，输出所有新个体和样本数据；步骤5：构建BP预测神经网络，使用新个体和样本数据组成的大样本数据训练该网络，并用其预测待插值点处重金属含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于遗传算法和BP神经网络的土壤重金属含量空间分布预测方法
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