基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

编号 zgly0000695906

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

学科分类 220.1520;林木遗传学

作者 董敏  王昌全  李冰  唐敦义  杨娟  宋薇平 

作者单位 四川农业大学资源环境学院  成都市龙泉驿区农村发展局 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2010(1)

页码 42-50

年份 2010 

分类号 S153.6 

关键词 GARBF神经网络  RBF神经网络  普通克里格  空间插值 

文摘内容 以土壤有效锌为研究对象, 构建遗传径向基函数(GARBF)神经网络对该元素属性值进行空间插值, 以训练样本集的测定值与预测值之间的决定系数、逼近误差及检验样本的插值误差为评判标准, 比较GARBF神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、普通克里格(OrdinaryKriging)的拟合能力和空间插值能力。结果表明: 同一区域两种抽样方案(a、b)下三种插值方法对训练样本的拟合能力为GARBF〉RBF〉Ordinary Kriging。以平均绝对误差和误差均方根作为插值精度的评价指标, GARBF与RBF神经网络相比, 训练样本的逼近误差分别降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案), 检验样本的插值误差分别降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案); GARBF神经网络与OrdinaryKriging相比, 训练样本的逼近误差分别降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案), 检验样本的插值误差分别降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案), GARBF神经网络的误差最小, 插值精度最高。从GARBF神经网络的插值图可以看出, 遗传算法避免了神经网络容易陷入局部最优点, 扩大了对土壤中相关空间信息的搜索范围, 在一定程度上避免了类似克里格插值的“平滑效应”。