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基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

王江思 马传明 王文梅 张鹄志

王江思, 马传明, 王文梅, 张鹄志. 基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价[J]. 地质科技通报, 2013, 32(2): 138.
引用本文: 王江思, 马传明, 王文梅, 张鹄志. 基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价[J]. 地质科技通报, 2013, 32(2): 138.

基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

  • 摘要: 以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因
    子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地
    适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改
    进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对
    误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确
    性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,
    其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。

     

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  • 刊出日期:  2013-03-31

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