粒子群神经网络混合模型在农用地分等中的应用

编号 zgly0001607467

文献类型 期刊论文

文献题名 粒子群神经网络混合模型在农用地分等中的应用

作者 马世发  何建华  念沛豪  张雄宇 

作者单位 武汉大学资源与环境科学学院  武汉大学教育部地理信息系统重点实验室 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2011年01期

年份 2011 

分类号 TP183  F301 

关键词 农用地分等  神经网络  粒子群  PSO-BP网络模型 

文摘内容 针对常规农用地分等模型因子权重计算存在人为干扰和神经网络模型自身优化过程中易陷入局部最优的情况,该文综合了BP神经网络非线性权重数据挖掘特性和粒子群的全局优化能力,建立了农用地分等计算的粒子群神经网络混合模型(PSO-BP网络模型),并应用于广东省揭西县农用地分等计算中,发现PSO-BP网络模型能避免定级因子权重确定的人为干扰,同时具有较高的优化效率,应用效果较好。