神经网络在金属土壤腐蚀研究中的应用

基于神经网络的土壤重金属污染物预测研究

基于神经网络的土壤重金属污染物预测研究近年来，土壤重金属污染问题在全球范围内逐渐凸显，对环境和人类带来了严重危害。

预测土壤污染物浓度和污染程度，可以帮助环境保护部门制定科学合理的治理和修复措施。

基于神经网络的土壤重金属污染物预测研究正在成为当前的研究热点。

一、神经网络技术简介神经网络是一种模仿人类神经系统构建的计算机程序，其结构包括输入层、隐藏层和输出层。

神经网络通过学习和迭代的方式，不断优化自身的权重和偏置，以实现对输入数据的分类、回归、聚类等复杂任务的处理。

相比于传统的回归模型和决策树模型，神经网络具有更强的拟合能力和泛化能力，可以处理非线性、多变量、高维度的数据，因此逐渐受到了研究者的重视。

二、土壤重金属污染物预测的研究现状土壤重金属污染物预测主要分为单因素预测和多因素预测两类。

单因素预测建立在对单个因素（如氧化还原电位、土壤pH值等）与重金属浓度之间关系的研究基础上，通过回归分析、决策树等模型预测污染程度。

多因素预测则考虑了多个因素（如土壤有机质含量、土壤类型、地形、降雨等）对重金属浓度的影响，采用聚类分析、主成分分析和人工神经网络等方法进行建模和预测。

其中，神经网络模型已经在土壤重金属污染物预测中得到广泛应用，开始显示出良好的预测效果。

三、基于神经网络的土壤重金属污染物预测研究方法基于神经网络的土壤重金属污染物预测通常需遵循如下步骤：数据预处理、神经网络模型建立、模型评价和预测应用。

其中数据预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择等过程，目的是为了保证原始数据的完整性和稳定性，同时尽量减少建模中出现的过拟合和欠拟合问题。

神经网络模型建立需要确定网络结构、训练算法和激活函数等参数，这些参数的选择往往需要反复试验和验证。

模型评价包括误差分析、相对误差、假阳率等指标的计算和统计分析。

如果模型能够通过评价指标较高的标准，可以得到一定的预测能力和可靠性。

预测应用则需要结合实际情况和需求，选择合适的方法将预测结果转化为有效的决策支持。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演近年来，高光谱技术在土壤反演领域中的应用越来越广泛。

在土壤含铁量的反演中，基于BP神经网络的高光谱反演方法已经被证明是有效的。

BP神经网络是一种可以从数据中学习并进行预测的人工神经网络。

在土壤反演中，BP神经网络将高光谱数据作为输入，输出相应的土壤属性，比如含铁量。

BP神经网络的工作原理是基于输入和输出之间的非线性关系。

它包含多个神经元层，其中输入层和输出层之间可能还有一个或多个隐藏层。

每个神经元包含一个输入值和一个激活函数。

输入值被送入激活函数，产生输出值。

然后，这个输出值又被送到下一个神经元中。

这个过程一直进行下去，直到输出层的输出值得到了确定。

BP神经网络通过反向传播算法来优化神经元之间的权重，以提高其预测准确性。

土壤含铁量的高光谱反演过程可以简单地分为以下步骤：第一步，收集高光谱数据。

高光谱可以由卫星或无人机搭载的传感器采集。

高光谱数据通常包含数百到数千个波段，每个波段的反射率可以用来表征土壤的光谱特性。

第二步，选择合适的波段进行预处理。

通常情况下，高光谱反演需要进行波段选择和滤波等预处理操作，以提高反演的准确度。

第三步，构建BP神经网络模型。

在构建模型时，可以根据实际需要对模型进行参数优化。

第四步，训练模型。

收集一定量的含铁量已知的土壤样本，用这些样本进行训练，优化神经元间的权重。

第五步，测试模型。

用含铁量未知的土壤样本进行测试，通过比较反演结果和实际含铁量值之间的误差来评估模型的准确性。

基于BP神经网络的高光谱反演方法已经在土壤含铁量的反演中得到了广泛应用。

它可以通过提取高光谱数据中的特征信息，学习和建模土壤特征与含铁量之间的关系，从而实现土壤含铁量的精确反演。

与传统的反演方法相比，基于BP神经网络的反演方法更加准确和可靠。

然而，在实际应用中，还存在着一些问题需要解决，如数据质量、样本选择等，这需要我们在实际应用中进一步探索和解决。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演随着遥感技术的发展，高光谱遥感成为了土壤养分含量和组成反演的重要手段。

土壤中铁元素的含量对作物生长有着重要的影响，因此对土壤铁元素含量的反演具有十分重要的意义。

本文探讨了一种基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法。

首先，我们需要获取土壤高光谱数据。

这里我们以MODIS卫星获取的高光谱图像为例。

MODIS卫星可以获取地球表面高光谱图像，并且可以覆盖全球范围。

我们获取到了某一特定地区的高光谱图像，同时我们也需要获取该地区的土壤含铁量数据。

接下来，我们需要对获取到的高光谱图像进行预处理。

这个步骤一般包括大气校正、波段选择和噪声过滤等。

我们以大气校正和波段选择为例进行说明。

大气校正是为了消除影响高光谱数据精度的大气散射和吸收等因素，以提高高光谱数据的质量。

波段选择是为了选取与土壤含铁量有较大相关性的光谱波段，以提高反演精度。

这里我们选取了NIR、SWIR和MIR波段，并进行了大气校正。

接下来，我们需要将预处理得到的高光谱数据和对应的土壤含铁量数据进行训练。

我们采用BP神经网络进行建模和训练。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络，其结构包括输入层、隐层和输出层。

我们将高光谱图像中的每个像元的NIR、SWIR和MIR波段作为输入节点，将土壤含铁量作为输出节点。

通过神经网络的训练，可以得到高光谱图像和土壤含铁量之间的关系模型。

最后，我们可以利用已经训练好的神经网络模型对未知区域的土壤含铁量进行反演。

我们将该区域的高光谱图像输入到神经网络模型中，通过模型输出得到该区域的土壤含铁量。

需要注意的是，反演结果的精度受多种因素影响，如训练数据质量、神经网络结构、预处理方法等。

综上所述，基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法可以高效准确地获取土壤含铁量信息。

未来，随着数据获取手段、算法和技术的不断发展，该方法有望在农业和环境领域中发挥重要的作用。

基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型研究

基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型研究第一章：引言1.1 研究背景土壤污染是当前全球面临的重要环境问题之一。

随着工业化和城市化进程的加速，土壤污染程度逐渐加剧，给人类和生态环境带来了严重的威胁。

因此，建立准确可靠的土壤污染物预测模型对于监测和管理土壤污染具有重要的意义。

1.2 研究目的本文旨在研究基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型，通过对土壤样本数据进行分析和建模，实现对土壤污染物的准确预测，为土壤污染治理提供科学依据。

第二章：相关工作综述2.1 土壤污染物预测方法目前，土壤污染物预测方法主要包括统计模型、机器学习模型和神经网络模型。

其中，神经网络模型由于其强大的学习和适应能力而受到广泛关注。

2.2 模糊神经网络模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论和神经网络理论相结合的方法，具有较强的模糊推理能力和非线性映射能力。

它能够处理不确定性和模糊性的问题，在土壤污染物预测中具有潜在的优势。

第三章：基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型3.1 模型框架本文基于模糊神经网络构建了土壤污染物预测模型。

模型由输入层、隐含层和输出层组成，采用模糊推理机制进行信息处理。

输入层接收土壤样本的特征数据，隐含层进行非线性映射，输出层预测土壤污染物浓度。

3.2 模型训练与优化为了提高模型的预测性能，本文采用改进的模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析，并据此优化模型的参数。

然后，利用改进的模糊BP算法对模型进行训练，不断调整权重和阈值，直到模型收敛。

第四章：实验设计与结果分析4.1 数据收集和预处理本文从现实世界的土壤样本中收集了大量的数据，并对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和标准化处理等。

4.2 实验结果与分析本文将基于模糊神经网络和其他常用预测方法在预测土壤污染物浓度方面进行了对比实验。

实验结果表明，基于模糊神经网络的预测模型相较于其他方法具有更高的预测精度和较低的误差率。

第五章：模型应用与展望5.1 模型应用本文基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型具有较高的实用性和推广价值。

网络作文之基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价

基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价摘要：本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层，7-6-1为该模型的神经网络结构，输入层共包括7个神经元，分别是土壤耕地有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素，以及2个限制条件：土壤类型（水田或旱地）和土壤ph值；以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本，本研究采用的软件为 matlab ，利用这个软件训练和检验bp 神经网络，然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。

评价结果显示bp神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的；同时，对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。

关键词：bp神经网络；土壤重金属污染中图分类号：tp183 文献标识码：a doi：10.11974/nyyjs.201705332191 材料与方法1.1 研究区概况1.2 土样采集与处理土样采集按照《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）的要求，于2015年9月在作物收获后秋耕前，根据研究区土地利用现状划分取样单元，每13.3～20hm2取一个样点，共采集耕层土壤样品10个，耕层按0～20cm，亚耕层按20～40cm用不锈钢土钻采集土样，每个土样均采用“s”法随机采集15～20个点，经充分混合后，用四分法留取1kg，重点点位留取1.5kg，装入土袋标明，样品取回在实验室荫干、碾碎备用。

1.3 测定项目及方法土样送四川省农科院土壤肥料研究所化验室进行，对农产品质量安全有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素的化验分析，分析方法根据《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）要求确定：as、hg采用原子荧光光谱法测试，cd、cr、pb采用等离子体质谱法测试。

1.4 评价方法1.4.1 传统指数评价法污染指数法是检测评价土壤重金属污染中最常用的一种方法，主要包括2种，分别为单因子和多因子污染指数法，多因子指数法是内梅罗指数法使用最多的一种方法。

基于BP神经网络的合金铸铁腐蚀深度预测

基于BP神经网络的合金铸铁腐蚀深度预测王玉荣;乌日根【摘要】通过动态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据。

利用Matlab的工具箱函数建立了拓扑结构为4×15×8×1的BP神经网络，并对网络模型的预测精度和应用进行了研究。

结果表明，在样本集和训练条件下，4×15×8×1型BP网络能较好地反映腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性关系。

可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测；当稀土和铜质量分数较低且适量时，其耐碱蚀作用较显著，而镍质量分数越高耐碱蚀作用越明显。

%The sample data of BP neural network were measured by the dynamic hydrometer method. The 4 × 15 × 8× 1 BP neural network model was established by the toolbox function of Matlab, and the prediction precision and application of network model were studied. The re sults showed that under this sample set and training condition, 4 × 15 × 8× 1 BP neural network model reflected the non-linear relationship between corrosion time and main components of alloy cast iron and corrosion depth very well, and it was used to predict dynamic corrosive nature of alloy cast iron in high temperature concentrated alkaline solution. When rare earth and copper contents were relatively low and proper, the caustic corrosion resistance function of rare earth and copper was comparatively obvious, the higher the nickel content, the obvious the caustic corrosion resistance function.【期刊名称】《腐蚀与防护》【年(卷),期】2011(032)012【总页数】4页(P962-964,1012)【关键词】BP网络;合金铸铁;腐蚀深度;耐碱蚀;预测【作者】王玉荣;乌日根【作者单位】包头职业技术学院,包头014030;包头职业技术学院,包头014030【正文语种】中文【中图分类】TG174.2;TG143.9制碱工业中大量使用的阀门、泵、旋液分流器、熬煎锅以及输送管道等设备腐蚀严重，使用寿命较短［1］。

一种过程神经元网络在管道土壤腐蚀速率预测中的应用

维普资讯
・
６・
齐齐哈尔大学学报
式（），（，２ｔ，ｘｔ为系统输入２中，ｘ（ …，Ａ）））
函数，，ＯＴ，［Ｔ为系统输入过程区问。 ∈［，］０］，
一（ｆ）
ａ２，，
２学习算法
维普资讯
第２卷第４４期
２００８年７月
齐齐哈尔大学学报
Ｊｕａｆｑｈ￣ｅｉｏｒｌｉａｒｎｏＱｉＵｎｍｔｙ
Ｖｏ．４Ｎ．１．ｏ４２
Ｊｌ，０８ｕｙ２０
一
种过程神经元网络在管道土壤腐蚀速率预测中的应用
ｉ＝ｌ
（１）
１２用于动态预测的过程神经元网络模型．
由若干个如图ｌ所示的过程神经元按一定的拓扑结构组成的网络称过程神经元网络。针对管道土壤腐
蚀速率预测的具体情况，本文构造了一种用于动态预测的４层结构过程神经元网络模型。网络由输人层、过程神经元隐层、非时变一般神经元隐层和输出层组成，网络拓扑结构如图２所示。由图２，过程神经网络输入输出之间的关系为
将式（、（带人式（，并南基函数的正交性，得３）４）２）
Ｙ ∑ ＾Ｚｊｑ∑乙（（ａｔ）一（一）ＺｋＺｉ（Ｚｑ））（）ｇ：ｄｌｆ圭ｉ（ｄ） ’ ｇｆｎ，。 ’ （）＝ｖＬｗ’ ）（ｔ；：（ｖＺ ’一ｕ）５（ｋｎＬ）ｒｔ１ ∑ ｂ） ” ）＝，ｍｋＫｕＬ ’ 一

基于BP神经网络的污染场地土壤重金属和PAHs含量预测

ｒｅｌｉａｂｌｅｔｏｐｒｅｄｉｃｔｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ. ＩｔｗａｓｆｅａｓｉｂｌｅｔｏｕｓｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌ
ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ. Ａｎｄｗｅａｋｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｆａｃｔｏｒｓａｓｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｃｏｕｌｄｅｑｕｉｐｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｉｔｈｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎ.
ｂｙｍｅｔａｌｓｈｅｄｓａｎｄｕｓｅｄｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓ ( Ａｓꎬ Ｚｎꎬ Ｃｕꎬ Ｐｂꎬ Ｎｉꎬ Ｃｄꎬ Ｃｒ)
ａｎｄｐｏｌｙｃｙｃｌｉｃａｒｏｍａｔｉｃｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎｓ ( ＰＡＨｓ) ( ＢａＰꎬ ＤＢＡꎬ ＢｋＦꎬ ＢｂＦꎬ ＢａＡꎬ Ｎａｐꎬ Ｃｈｒ) ｉｎｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓ. Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓꎬ ａＢＰｎｅｕｒａｌ
文献标志码: Ａ
ＤＯＩ: １０１３１９８∕ｊｉｓｓｎ１００１￣６９２９２０２１０４２２
ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＨｅａｖｙＭｅｔａｌａｎｄＰＡＨｓＣｏｎｔｅｎｔｉｎＰｏｌｌｕｔｅｄＳｏｉｌＢａｓｅｄｏｎＢＰ
ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
ＲＥＮＪｉａｇｕｏ１ ꎬ ＧＯＮＧＫｅ１ꎬ２ ꎬ ＭＡＦｕｊｕｎ２∗ ꎬ ＧＵＱｉｎｇｂａｏ２ ꎬ ＷＵＱｉａｎｑｉａｎ１
联性均较好ꎻ构建的ＢＰ神经网络模型的污染物浓度预测值与实测值的决定系数( Ｒ２ ) 范围为０８１２ ~ ０９９３ꎬ模拟效率系数( ＮＳＥ)

基于BP神经网络的表层土壤重金属分布模拟

ｍｏｄｅｌａｒｅｇｏｏｄ，ｗｈｉｃｈｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔＯａｐｐｌｙｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｔＯｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｉｎｓｏｉｌ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｌｓｏｓｈｏｗｔｈａｔ，ｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅｐａｒｔｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ，ｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆ
摘要：以新疆克拉玛依人工碳汇林为研究区，利用采样点实测数据及理化试验得出的表层土壤重金属含量数
据，借助Ｍａｔｌａｂ实现双隐层ＢＰ神经网络预测模型．并结合ＧＩＳ技术分析模型误差，最终实现研究区域土壤重金属含量的＿二维空间分布格局的可视化表示。结果表明：用双隐层ＢＰ神经网络模型拟合精度达９ｏ左右，检验精度
安
以及实际评价效果均较好，说明利用ＢＰ神经网络模型对土壤重金属污染进行空间分析与评价具有可行性；整个研究区中部区域Ｃｕ、Ｚｎ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｎｉ５种重金属含量相对较低，对环境的负面影响较小，而在研究区周边区域这５种晕金属含量相对较高，对环境的负面影响较大。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演土壤铁含量的高光谱反演在农业生产和环境保护中具有重要意义。

传统的土壤含铁量检测方法需要大量的人力和时间，并且往往只能得到有限的样本数据，难以实现对大面积土壤的全面监测。

而基于BP神经网络的高光谱反演技术可以通过遥感数据快速获取土壤含铁量的信息，为农业管理和土壤环境监测提供了新的手段。

本文将介绍基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演技术的原理、方法和应用，对其在农业和环境领域的潜在价值进行探讨。

一、土壤含铁量高光谱反演的研究背景土壤是农业生产的基础，土壤中的养分含量对作物的生长和产量起着至关重要的作用。

土壤中的铁元素是作物生长中不可缺少的微量元素之一，对植物的光合作用、养分吸收和代谢过程有着重要的影响。

准确地获取土壤含铁量信息对于合理地施肥和调节土壤环境具有至关重要的意义。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性建模和处理能力。

在土壤含铁量高光谱反演中，BP神经网络可以通过学习一定量的土壤光谱数据样本，建立土壤光谱与含铁量之间的映射关系，从而实现对新的土壤光谱数据进行含铁量的预测。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演技术的方法主要包括数据获取、网络模型训练和预测等步骤。

1. 数据获取首先需要获取土壤光谱数据和对应的含铁量数据。

土壤光谱数据可以通过高光谱遥感仪器获取，而含铁量数据则需要通过化学分析等方法获取。

这些数据可以用于训练BP神经网络模型，以建立土壤光谱与含铁量之间的映射关系。

2. 网络模型训练将获取的土壤光谱数据和含铁量数据用作BP神经网络的训练样本，通过反向传播算法等方法对网络模型进行训练，调整网络中每个神经元之间的连接权重，使得网络能够对土壤光谱与含铁量之间的关系进行准确地建模。

3. 预测训练好的BP神经网络模型可以用于对新的土壤光谱数据进行含铁量的预测。

即将获取的土壤光谱数据输入已训练好的网络模型中，即可得到土壤含铁量的预测结果。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演随着人类的生产生活活动不断增加，土壤环境受到了越来越多的影响和破坏。

其中，土壤含铁量是影响土壤质量和生态环境的一个重要指标。

高光谱遥感技术具有良好的获取土壤信息的能力，可以通过反演分析得到土壤信息，为土壤环境管理提供有力支持。

本文探讨了基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法。

一、高光谱遥感数据高光谱遥感技术可以获取很多波段的光谱信息，通常包括400~2500nm波段，每个波段的数据都对应一个像元。

这些数据可以用来反演土壤信息，包括土壤含铁量、有机质含量、水含量等指标。

二、BP神经网络BP神经网络是一种前向反馈的多层感知机，它能够通过反向传播算法对输入输出数据进行学习和训练。

BP神经网络可以实现非线性映射，是一种强大的预测和分类工具。

1. 数据预处理高光谱数据处理包括辐射定标、大气校正、空间纠正、噪声处理等。

预处理的结果会直接影响反演结果的准确度和精度。

2. 特征提取特征提取是高光谱反演的关键步骤，它可以将高光谱数据转化为具有代表性的特征指标，从而简化数据处理，提高预测准确度。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。

BP神经网络的训练是通过反向传播算法实现的，它可以根据已有的训练数据学习到数据之间的关系，从而预测未知数据。

BP神经网络的训练包括初始化权重、前向传播、误差反向传播、权重更新等步骤。

4. 模型优化为了提高模型的预测准确度和泛化能力，可以采用一些模型优化方法，如正则化、交叉验证等。

四、实验结果分析通过对某地土壤含铁量高光谱数据进行反演实验，得到了较为精确的反演结果。

在网络规模为5-15-1的情况下，均方误差MSE为0.003，相关系数R为0.965，说明BP神经网络反演土壤含铁量方面具有较高的精度和可靠性。

综上，基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法具有很高的精度和可靠性，可以为土壤环境管理提供有力支持。

竞争型神经网络在土壤分类中的应用

遂平、确山、信阳市、罗山县等地（市县）。按照ＰｏｒｔｃｈＰＰＩ／ＰＰＩＣ，Ｈｕｎｔｅｒ（ＡＳＩ，１９８４）的方法程序进行，如表１所示。表１土壤抽样中的营养元素的含量
＼＼属性
地＼ＰＨＮ
化监测，实现土壤资源信息共享具有重要的现实指导意义。ＬＶＱ神经网络通过寻找输入／输出数据之间的关系，来实现特征提取和统计分类等模式识别任务。经过几十年的发展，ＬＶＱ神经网络已经奠定了在模式识别领域不可或缺的地位。ＢＰ网络是一种最为普遍的网络，其缺点在于用了基于梯度下降的非线性优化策略，有可能陷入局部最小问题，不能保证求出全局最小值。其他一些优化策略如遗传算法、模拟退火法等，虽然可以求得全局最小，但是计算量很大，有时候会出现效率问题。另外也有一些利用ＳＯＦＭ网络的一些算法，该文尝试利用改进型的ＬＶＱ神经网络来对河南省部分地区出去的土壤样本进行分类。
关键词：竞争型神经网络；离散化；粗糙集； “ 死” 点
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１３）２５ — ５７０８－０３
目前土壤分类研究已经由单纯的形态描述向指标化和数量化方向发展ｎ叫。土壤分类在中国土壤科学的发展和土壤资源的开
发利用的作用是不言而喻的。随着各种相关技术的不断发展，土壤规划开始广泛的引入了地理信息系统技术、计算机技术和数学

神经网络算法在腐蚀机理分析中的应用研究

神经网络算法在腐蚀机理分析中的应用研究神经网络算法在腐蚀机理分析中的应用研究摘要：腐蚀是指金属表面与介质中的化学物质或电化学反应相互作用后失去原有性能的过程。

腐蚀机理分析是研究腐蚀行为和腐蚀过程的一种方法。

近年来，神经网络算法在腐蚀机理分析中得到了广泛的应用，并取得了一些成功。

本文综述了神经网络算法在腐蚀机理分析中的应用研究，包括腐蚀行为预测、腐蚀速率预测和腐蚀机理模拟等方面的研究，并展望了神经网络算法在腐蚀机理分析中的未来发展方向。

一、引言腐蚀是金属材料在介质中损伤的一种形式，产生的腐蚀产物会导致金属结构的疲劳、断裂等问题，严重影响材料的使用寿命和可靠性。

因此，研究腐蚀机理，了解腐蚀行为和腐蚀过程对材料选型、设计和使用有重要的意义。

神经网络算法是一种通过模拟人脑中神经元之间的连接和相互作用来解决问题的技术，具有自学习和自适应的能力。

近年来，神经网络算法在各个领域得到了广泛的应用，包括腐蚀机理分析中。

二、神经网络算法在腐蚀行为预测中的应用腐蚀行为预测是研究腐蚀过程中不同条件下腐蚀行为变化规律的一种方法。

神经网络算法可以通过训练一定数量的腐蚀实验数据，建立一个模型，用于预测不同条件下的腐蚀行为。

通过神经网络算法的应用，可以提高腐蚀行为预测的准确性和可靠性。

三、神经网络算法在腐蚀速率预测中的应用腐蚀速率是腐蚀过程中腐蚀速度的量化指标，对于评估金属材料的抗腐蚀性能和研究腐蚀机理起着重要作用。

神经网络算法可以通过分析不同条件下的腐蚀实验数据，建立一个模型，用于预测不同条件下的腐蚀速率。

通过神经网络算法的应用，可以准确预测不同条件下的腐蚀速率，为材料的选型和设计提供参考依据。

四、神经网络算法在腐蚀机理模拟中的应用腐蚀机理模拟是通过模拟和分析腐蚀过程中的各种因素和变化规律，来模拟和预测腐蚀机理的一种方法。

神经网络算法可以通过训练一定数量的腐蚀实验数据，建立一个模型，用于模拟和预测腐蚀机理。

通过神经网络算法的应用，可以揭示腐蚀机理中的一些隐含规律和关键因素，为腐蚀控制和腐蚀防护提供科学依据。

基于BP神经网络的土壤侵蚀预测模型研究

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｏｉｌＥｒｏｓｉｏｎＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌ
ＢａｓｅｄｏｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
ＧＵＯＣｈｅｎｇ￣ｉｕ，ＸＩＥＬｉ，ＺＨＵＭｉａｏ－ｍｉａｏ，ＳＵＮＪｉｎｇ－ｇａｎｇ，ＬＩＵＪｉｎ — ｚｈｕａｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｌｏｐｅｆａｒｍｌａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇｅｒｏｓｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｒｙｎｅｃｅｓｓａｙ．Ｉｒｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ａｓａｍｐｌｅｏｆ２０００ｔｏ２００１Ｌｉａｏｂｅｉｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｓｌｏｐｉｎｇｌａｎｄｄａｔａ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎａｎｄｄａｔａａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎ２００２ｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｔｅｓｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ：ＴｈｅｔｈｒｅｅｌａｙｅｒｓＢＰｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｉｎｐｕｔｌａｙｅｒｏｆｆｏｕｒｎｅｕｒｏｎｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｒａｉｎｆａｌｌ，ｒｕｎｏｆ，ｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒ，ｃｏｖｅｒａｇｅ，ａｃｃｕｒａｃｙ，ｏｕｔｐｕｔａｓｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ．ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓ８０％，ｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｈａｓｔｈｅｖｅｙｇｒｏｏｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｌｏｐｉｎｇｌａｎｄ；ｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｒａｉｎｆａｌｌ

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演土壤是地球上最重要的自然资源之一，它对植物的生长和发育起着至关重要的作用。

土壤中的铁元素对植物的生长有着重要的影响，因此准确地测量土壤中的铁含量对于农业生产具有重要意义。

目前，利用光谱技术进行土壤铁含量的反演已经成为一种便捷高效的方法。

随着人工智能技术的不断发展，基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法也愈发成熟和有效。

一、光谱技术在土壤含铁量反演中的应用光谱技术是通过测量物质对不同波长光的吸收、反射、透射等性质来获取物质的信息。

土壤光谱可以反映土壤中的有机质、矿物质、水分、肥力等成分，因此可以利用光谱技术进行土壤含铁量的反演。

常见的土壤光谱包括紫外-可见-近红外光谱(UV-Vis-NIR)和中红外光谱(MIR)等。

光谱技术在土壤含铁量反演中的应用，其关键在于建立土壤光谱与土壤含铁量之间的关系模型。

传统的方法是通过建立光谱反演模型，根据土壤光谱的吸收、反射特征与实测土壤含铁量数据之间的关系，对待测土壤的光谱数据进行分析反演。

BP神经网络是一种常用的人工智能技术，它模拟人脑神经元网络的计算过程，能够对复杂的非线性关系进行建模和学习，因此在土壤光谱反演中具有较大的潜力。

BP神经网络模型具有强大的函数拟合能力和适应性，能够处理多变量之间的非线性关系，并且对数据的处理和学习能力非常强大。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演的关键在于数据的处理和模型的训练。

需要采集一定区域内的土壤光谱数据和相应的土壤含铁量实测数据，然后通过对光谱数据的预处理和特征提取，得到合适的输入数据。

接着，建立BP神经网络模型，并对模型进行训练和学习，使其能够准确地预测土壤含铁量。

基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法相比传统方法具有以下几个优势：1. 更好地处理复杂的非线性关系。

BP神经网络模型可以处理土壤光谱与含铁量之间的复杂非线性关系，使得反演结果更加准确。

2. 具有较强的泛化能力。

神经网络法在土壤墒情预测中的应用

摘要：影响土壤的生长条件有很多种，例如气候、土壤的特性以及农作物的生长状况等，这些因素都对土壤的墒情预测产生一定的影响。

因此，在进行土壤墒情预测工作时，可以应用神经网络的方法，建立神经网络预测模型。

在对目前的土壤墒情预测模型的比较分析的基础上，可以使用创新的神经网络法建立土壤墒情预测的模型，通过对数据的分析总结，了解神经网络法在土壤墒情预测中起到的重要作用，并在不同地区的土壤墒情预测中都有广泛应用。

本文主要对神经网络法在土壤墒情预测中的应用进行了详细分析。

关键词：神经网络法；土壤墒情；预测；应用探析中图分类号：S152.7文献标识码：ADOI 编号：10.14025/ki.jlny.2017.18.029吴敬东（吉林省墒情监测中心，吉林长春130033）神经网络法在土壤墒情预测中的应用对土壤墒情进行预测不仅是平衡农田水分，实现土壤、植物、大气三者的水分转化的核心内容，也是农业生产的质量和效率的重点研究部分。

旱灾是主要的自然灾害之一，旱灾具有频率快、时间长等特点。

对于干旱的地区，通过对土壤的水分进行预测对比，使用有效的土壤水分预测方法，对于合理利用农业天气预报，解决干旱问题的意义十分重大。

1土壤墒情预测神经网络模型的建立1.1神经网络模型的概述在传统的土壤墒情预测模型中，如果只提供简单的参数，那么模型则很难得到应用，而且许多墒情预测模型都比较复杂，在实际应用中很不方便，也存在一定的误差。

因此，可以采用神经网络方法，通过建立神经网络预测模型，对土壤墒情进行准确的预测工作。

神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。

在神经网络模型中，BP 网络是应用最为广泛的模型之一。

BP 网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系，在各个领域都得到了广泛的应用。

1.2神经网络模型的建立BP 网络模型是一种前向多层网络，主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。

每一层都有多个神经元，同一层的各个神经元之间没有相互关联，而相邻的神经元之间由权来连接。

bp神经网络在土壤重金属污染分析中的应用

bp神经网络在土壤重金属污染分析中的应用bp神经网络（BPNN）是一种最具代表性的人工神经网络，它具有很高的学习能力、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点，因此经常用于识别、预测、分类和控制等研究领域。

本文将BPNN应用到土壤重金属污染分析中，使用训练集和测试集，针对淮河上游土壤铅、镉、铬、硒、汞、镍和锑的重金属含量进行建模和预测，讨论BP神经网络在重金属污染分析中的应用潜力。

试验结果表明，BP神经网络提供了有用的技能用于重金属污染分析，它能够快速有效地分析重金属数据，并能有效地拟合复杂的重金属污染状况。

关键字：bp神经网络；重金属污染；淮河上游；预测建模1论近年来，随着经济的发展，气候的变化以及工业的扩张，人类的活动造成的环境污染问题更加严重。

土壤重金属污染已经成为当前研究的重要热点。

传统的污染分析方法技术落后，效率低下，结果不够准确。

随着机器学习和数据挖掘技术的发展，可以利用大量的历史数据和现有技术来对污染进行准确的定量分析，以达到预防和控制污染的目的。

BP神经网络（BPNN）是一种最具代表性的人工神经网络，它具有精度高、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点。

本文将BP神经网络应用于土壤重金属污染分析，使用训练集和测试集，针对淮河上游土壤铅、镉、铬、硒、汞、镍和锑的重金属含量进行建模和预测，讨论BP神经网络在重金属污染分析中的应用潜力。

2景重金属污染的持续发展是现代社会的一个重要问题，它不仅破坏了土壤的有机物、农产品的可食用性和植物的生长，而且还对人类的健康和生命安全带来巨大的威胁。

对于重金属污染，有效的监测和定量分析是必不可少的，因此早期的重金属污染分析方法基本上都是结构化的、定量的、实验室规模的，这些方法往往需要大量的样本，耗费大量的时间和金钱，结果可能不够准确。

因此，智能计算技术，特别是神经网络技术，已成为研究重金属污染的新的解决方案。

BP神经网络是一种最具代表性的人工神经网络，具有精度高、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点，因此经常用于识别、预测、分类和控制等研究领域。

基于基于双层BP神经网络的土壤重金属污染评价与GIS可视[1]

1基于双层组合神经网络的川芎道地产区土壤重金属污染评价与GIS可视化王芬1，2彭国照1*蒋锦刚2（1中国气象局成都高原气象研究所，成都 610071 ；2成都信息工程学院资源环境学院，成都 610225）摘要：为了对土壤重金属污染进行评价，以四川省川芎道地产区为例，本文通过对道地川芎主产区--都江堰、崇州、新都等15地土壤的重金属元素取样检测分析，采用双层组合神经网络和GIS 空间分析技术综合评价川芎道地产区土壤重金属污染。

结果表明：研究区大部分区域处于轻度重金属污染状态，处于中度污染状态的区域为崇州、都江堰和彭州区域。

并且基于双层组合神经网络和GIS的研究方法，可以在只具有少量数据的情况下对数据进行比较精确的空间分析，能够在满足一定精度分析的原则下适当的降低采样分析成本。

通过本研究可以为川芎的生产布局和川芎GAP生产提供科学依据。

关键词：双层组合神经网络；污染评价；川芎；重金属；GIS；中图分类号：X825 文献标识码：A0 引言川芎是道地的四川名贵中药材之一，川西平原的都江堰市、崇州等地是川芎的主产区。

近年来，四川省委、省政府将中药材产业作为四川的一项支柱产业着力发展，川芎被列入《中药现代化科技产业基地》开发项目，都江堰、彭州、郫县列为川芎产业基地，促进了川芎生产的发展。

但是，川芎产品中所含的重金属元素对川芎品质形成产生重要作用，超过一定限度则对人体有害。

国际上不断提高了进口农产品中重金属元素含量的限制指标，因此重金属含量的多少直接影响到川芎产品的出口。

文献[1]指出，中药材中重金属的含量主要来源于种植环境，特别是土壤和水中的重金属含量直接与产品中的重金属金属含量密切相关。

但是目前对川芎道地产区土壤中重金属污染研究还很少，在一定程度上影响了优质川芎的生产布局，也影响了川芎产业的发展。

近几年国内外学者针对不同地区已进行了很多土壤环境调查及质量评价方面的研究工作[2-8] 。

主要研究方法为有针对性的从野外采集样品,实验室分析重金属含量的基础上,采用污染指数等方法进行土壤环境评价,分析土壤环境污染状况和可能的污染源。