發(fā)布時間：2020-11-10 04:57

　　 耕地質(zhì)量是由各影響因子的特點和彼此的作用決定的,客觀準確地評價耕地質(zhì)量,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有指導(dǎo)作用。與傳統(tǒng)方法相比較,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機算法不需要確定權(quán)重,能夠自動模擬各因子間的非線性關(guān)系,避免傳統(tǒng)評價過程中在確定權(quán)重時的人為成分影響,進而客觀地得到耕地質(zhì)量等別信息。本文以福建省長泰縣丘陵山地區(qū)為實證區(qū),以MATLAB軟件為操作平臺,將有監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)合,通過無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)——自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)篩選出2602組典型樣本,分別進行有監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(SVM)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,將有效土層厚度、有機質(zhì)含量、坡度、田間道路通達度、海拔、土壤質(zhì)地和灌溉保證率等7個指標(biāo)作為輸入變量,以耕地自然等指數(shù)和等別作為輸出變量,分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耕地質(zhì)量評價模型與SVM耕地質(zhì)量評價模型。結(jié)果表明:兩種模型均能滿足耕地質(zhì)量評價的精度要求,但綜合來看,SVM模型較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果更好,更適合應(yīng)用于耕地質(zhì)量評價工作。該研究為耕地質(zhì)量分等工作提供了新的技術(shù)思路。具體研究內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)以反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為耕地質(zhì)量評價技術(shù),將10225×7的數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準化變換為[0,1]區(qū)間里的值,應(yīng)用SOM聚類法選擇2602組數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本,構(gòu)建7:17:1的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),進而訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)分析,相對誤差小于5%的圖斑有2601個,相關(guān)系數(shù)為0.988,后驗差比C為0.16,小誤差頻率P為0.99,對照精度標(biāo)準表,結(jié)果屬于高精度的等級,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建成功,可以應(yīng)用此模型測算其余耕地圖斑自然等指數(shù),完成整個區(qū)域的耕地質(zhì)量評價。與應(yīng)用因素法的評價結(jié)果對比,4等地劃分正確率為94%,5等地為87%,6等地為60%,9等地為100%,最終評價結(jié)果正確率為89%。(2)以支持向量機(SVM)為耕地質(zhì)量評價方法,將樣本數(shù)據(jù)集輸入SVM分類學(xué)習(xí)器,運行學(xué)習(xí)器后,比較不同核函數(shù)的SVM模型精度,最終選擇精確度高達98.9%的Cubic核函數(shù)SVM模型,將應(yīng)用SVM法獲得的結(jié)果與按傳統(tǒng)方法評價的結(jié)果做比較,評價結(jié)果與實際值具有高度一致性,可將此模型應(yīng)用于其他耕地圖斑,劃分耕地等別。與應(yīng)用因素法的評價結(jié)果對比,4等地劃分正確率為99%,5等地為98.5%,6等地為94%,9等地為100%,最終評價結(jié)果正確率為99%。(3)針對所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耕地質(zhì)量評價模型和支持向量機耕地質(zhì)量評價模型做進一步比較分析。將BP網(wǎng)絡(luò)和SVM應(yīng)用到耕地質(zhì)量評價,兩者整體上的學(xué)習(xí)能力均很強。應(yīng)用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它擁有非線性變換能力強、大范圍數(shù)據(jù)同時處理、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能強等優(yōu)點,將其應(yīng)用到耕地質(zhì)量評價,運行速度較快,精度較高,所建耕地質(zhì)量評價模型泛化功能較強,可以對高維待測樣本同時處理,魯棒性較強。SVM在Cubic核函數(shù)的非線性變換作用下,將樣本變換到一個高維的特征空間當(dāng)中,并自動探尋區(qū)分能力強的支持向量,構(gòu)造的分類器可以實現(xiàn)對未知樣本類別的劃定,具有很好的魯棒性,不需要人工調(diào)整,計算也簡單,分類結(jié)果準確,推廣性能強。但是,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)需要經(jīng)過人工反復(fù)測試,才能得到最優(yōu)參數(shù),拓撲結(jié)構(gòu)也較難以確定;而SVM模型在構(gòu)建中自動實現(xiàn)參數(shù)的最優(yōu)選擇,能夠減少人為干預(yù)影響。評價過程中,SVM收斂速率較快,用時更少。在精度上,兩者均能滿足耕地質(zhì)量評價精度要求,但SVM評價模型精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,而且SVM泛化能力要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�？偨Y(jié)對照之下,SVM的效果更好,更適用于耕地質(zhì)量評價。
【學(xué)位單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TP18;S159.2
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 耕地質(zhì)量評價研究綜述
        1.2.1 國外研究進展
        1.2.2 國內(nèi)研究進展
    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機國內(nèi)外研究概況
    1.4 研究內(nèi)容、方法與論文框架
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 論文框架
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 農(nóng)用地分等理論
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    2.3 支持向量機理論
3 研究方法與數(shù)據(jù)
    3.1 建模思路
        3.1.1 農(nóng)用地分等模型
        3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.3 支持向量機模型
    3.2 研究區(qū)概況
        3.2.1 自然條件
        3.2.2 土地利用現(xiàn)狀
        3.2.3 耕地利用現(xiàn)狀
    3.3 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)源概況
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耕地質(zhì)量評價模型研究
    4.1 SOM法聚類篩選訓(xùn)練樣本
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)的確定
        4.2.1 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計
        4.2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    4.3 模型驗證與結(jié)果分析
5 基于支持向量機的耕地質(zhì)量評價模型研究
    5.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入
    5.2 分類學(xué)習(xí)器的訓(xùn)練
    5.3 模型驗證與結(jié)果分析
    5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的耕地質(zhì)量評價方法比較
6 結(jié)論與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻
附錄 BP和SVM運行代碼
    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行代碼
    1.2 SVM分類器應(yīng)用代碼
致謝

【參考文獻】

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本文編號：2877504