深度复合模型下的土壤重金属含量预测

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成果类型：

期刊论文

论文标题(英文)：

Prediction of soil heavy metal content based on deep composite model

作者：

曹文琪;张聪

作者机构：

武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉430023

[张聪; 曹文琪] 武汉轻工大学

语种：

中文

关键词：

深度复合模型;重金属含量预测;遗传算法;径向基神经网络;均方根反向传播

期刊：

计算机工程与设计

ISSN：

1000-7024

年：

2021

卷：

期：

页码：

1128-1134

DOI：

10.16208/j.issn1000-7024.2021.04.033

基金类别：

国家自然科学基金面上基金项目（61272278）；湖北省重大科技专项基金项目（2018ABA099）；湖北省自然科学基金重点基金项目（2015CFA061）;湖北省自然科学基金青年基金项目（2018CFB408）；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

数学与计算机学院

摘要：

为提高土壤重金属含量预测的准确性,提出一种深度复合模型（DCM）。以径向基神经网络（RBFNN）为基础,将基于双曲正切函数变换的概率调整和容忍准则引入遗传算法,用于RBFNN输出层参数的生成,将随梯度正负值变化而自适应调整的学习率运用到均方根反向传播（RMSProp）算法上,用于RBFNN监督学习过程中参数的优化。结合武汉市6个新城区的农田土壤重金属含量数据进行仿真预测,验证了该模型较RBFNN等几个对比模型具有更高的预测准确性。

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