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| 基于粒子群优化BP神经网络的耕地自然质量分计算模型 | |
| 引用本文： | 潘润秋,马小淞,刘珺.基于粒子群优化BP神经网络的耕地自然质量分计算模型[J].地理与地理信息科学,2014,30(5). |
| 作者姓名： | 潘润秋 马小淞 刘珺 |
| 作者单位： | 1. 武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079;武汉大学教育部地理信息系统重点实验室,湖北武汉430079 2. 武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079;沈阳市勘察测绘研究院,辽宁沈阳110004 3. 武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉,430079 |
| 摘 要： | 针对常规农用地分等方法中因子权重计算存在人为因素干扰及BP神经网络模型自身优化过程中易陷入局部极小值的情况,通过粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络进行优化,建立耕地自然质量分计算的粒子群BP神经网络模型(PSO-BP网络模型)。对湖北省荆门市沙洋县进行实证研究,结果证明PSO-BP网络模型能避免常规方法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。 |
| 关 键 词： | 农用地分等 自然质量分计算 BP神经网络 粒子群算法 |
Calculation Model of Cultivated Land Nature Quantity Score Based on PSO-BP Neural Network |
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| PAN Run-qiu,MA Xiao-song,LIU Jun.Calculation Model of Cultivated Land Nature Quantity Score Based on PSO-BP Neural Network[J].Geography and Geo-Information Science,2014,30(5). | |
| Authors: | PAN Run-qiu MA Xiao-song LIU Jun |
| Abstract: | |
| Keywords: | classification of farmland calculation of nature quantity score BP neural network particle swarm optimization algorithm |
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