来源：期刊VIP网 时间：
作者：李向阳;蒙薪赟;慈恩;
单位：西南大学资源环境学院;
摘要：[目的]为了提高紫色土阳离子交换量(CEC)的预测精度,建立高效的紫色土CEC预测模型。[方法]利用中国西南地区171个紫色土样的土壤pH、有机质含量和土壤颗粒组成数据,采用遗传算法(GA)与Piecewise映射和Levy飞行优化粒子群算法(PLPSO)的混合策略优化反向传播神经网络(BPNN)和经典统计学方法分别构建MLR、BPNN、GA-BPNN、PLPSO-BPNN、PSO-GA-BPNN、PLPSO-GA-BPNN紫色土CEC预测模型,以平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)作为模型的评价指标。[结果]六种紫色土CEC预测方法,MAPE排序为PLPSO GA-BPNN(0.6167)
关键词：紫色土;;阳离子交换量;;BP神经网络;;智能优化算法
基金资助：国家自然科学基金(41977002)
