基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例

来源：土壤学报杂志2007年第3期北京时间：

作者：杨娟,王昌全,李冰,李焕秀,何鑫

单位：杨娟，四川农业大学资源环境学院, 四川雅安, 625014；,王昌全，四川农业大学资源环境学院, 四川雅安, 625014；wcquan@sicall.edu.cn,李冰，四川农业大学资源环境学院, 四川雅安, 625014；,李焕秀，四川农业大学林学园艺学院, 四川雅安, 625014；,何鑫，西南科技大学土木建筑学院, 四川绵阳, 621010；,

摘要：随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大。而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺。本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原城市发展中社会经济影响因素与土壤重金属Cd含量间的内在联系。网络拟合精度达97.02%,模型拟合程度高。运用该BP网络模型对城市化影响下城市边缘带土壤重金属Cd含量进行预测,其预测精度为84.19%,明显高于传统回归模型71.55%的预测精度,体现出神经网络预测模型的优越性。利用2005年和2010年各影响因素的预测值,将这两组值分别作为网络的输入,并和以前的样本合并再重新训练更新网络权值,得到2005年和2010年各区/县土壤重金属Cd预测值。

关键词：成都平原;城市化;BP人工神经网络;重金属

基金资助：* 教育部重点项目;四川省教育厅配套项目“成都平原土壤质量演变规律及其驱动因子研究”(3110)资助