基于PCA优化—BP神经网络算法的农田土壤养分评价

为达到对膜下滴灌土壤养分综合评价的目的,采用描述性统计分析、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和Back Propagation(BP)神经网络方法对通辽市科左中旗农田土壤养分进行评价,结合单因子指数法,并与传统方法中运用最广的模糊数学综合评价结果进行对比分析。依据《全国第二次土壤养分分级标准》,经实测数据验证,结果表明:2015年和2016年科左中旗农田土壤养分综合评价良好;将PCA与BP神经网络相结合的方法运用到解决土壤学问题中,可获得客观的结果;经检验PCA与BP神经网络模型相结合的评价方法适用于因子多且复杂、精度要求高的样本。将PCA与BP神经网络相结合既可以解决信息过多、分析困难的问题,又可以降低模糊性、减少精度下降,将各自优点有效的联系在一起,相较传统方法可以更加科学合理、准确有效地对土壤养分进行综合评价。

Farmland Soil Nutrient Evaluation Based on PCA Optimization-BP Neural Network Algorithm

WAN Heng;REN Wen-yu;ZHOU Hui-ping;YANG Shu-qing;HU Rui-qi;LIU Yue(Water Conservancy and Civil Engineering College,Inner Mongolia Agriculture University,Hohhot 010018,China;Inner Mongolia Autonomous Region Water Resources and Hydropower Survey and Design Institute,Hohhot 010000,China;Inner Mongolia Hengyuan Water Conservancy Engineering Corporation,Hohhot 010000,China;University of Technology Sydney,Centre for Artificial Intelligence,Sydney 2007,Australia)