基于BFA-BP神经网络的土壤肥力评价  

作　　者：赵艳玲[1] 何厅厅[1] 侯占东[1] 刘亚萍[1] 石娟娟[1] 王亚云[1] 李源[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京100083

出　　处：《江苏农业科学》2013年第8期340-344,共5页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：教育部新世纪优秀人才支持计划(编号:NCET-12-0964)

摘　　要：在BP神经网络的基础上,针对其网络结构中连接权重和阈值难以赋值的问题,引入细菌算法(BFA),寻找连接权重和阈值的最优值,构建了土壤肥力等级的BFA-BP神经网络评价模型。以吉林省黑土为例,选取土壤的养分指标(有机质、全氮、速效磷、速效钾)、环境指标(阳离子交换量、酸碱度、容重、黏粒)和结构性指标(水稳性团聚体、分散率)作为评价指标,应用该模型进行土壤肥力等级评价,并与可拓物元法的评价结果进行比较,表明该模型在土壤肥力评价中适用且更准确反映了土壤综合特性。

关 键 词：土壤肥力 BP神经网络 细菌算法 阈值 黑土 

分 类 号：S158[农业科学—土壤学]