【摘 要】
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随着工业化和城市化进程加快,土壤重金属污染给环境和人类的健康带来了严重的威胁,开展土壤重金属污染方面的工作已经迫在眉睫。土壤重金属污染预测、预警可以起到防患于未然
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随着工业化和城市化进程加快,土壤重金属污染给环境和人类的健康带来了严重的威胁,开展土壤重金属污染方面的工作已经迫在眉睫。土壤重金属污染预测、预警可以起到防患于未然的作用。如何建立一个适用性强、精确度高的土壤重金属预测预警模型,是未来研究的方向。 土壤重金属污染系统是一个巨大的非线性系统,其浓度受多种因素影响,找出影响因素和浓度数据之间的函数关系,把握规律进行预测预警。BP神经网络具有广泛的非线性影射能力、适应能力和学习能力,通过已有影响因素和浓度数据之间关系的学习,用于土壤重金属污染预测预警具有一定的优势。 本文借鉴相关预警指标体系和对土壤重金属污染预测方法进行比较,以此选择BP神经网络对土壤重金属污染变化趋势进行预测。BP算法具有学习速度慢、容易陷入局部极小值、预测精度不高等问题,采用比较普遍的自适应学习速率调整法和附加动量法对其进行改进。以此建立基于BP神经网络的土壤重金属污染预测预警模型,在MATLAB环境下对预测过程进行仿真实验。通过对杭州市农田土壤重金属污染实证研究,结果发现BP神经网络的拟合精度达到98％以上,运用 BP网络模型对农田土壤重金属污染进行预测,改进后的预测精度分别在82%以上,明显高于未改进的BP网络模型70%的预测精度。这证明了本文所构建的指标及构建的预测模型是实用有效的。研究结果还表明未来杭州市农田平均处于安全水平,对人体和环境不会造成威胁,但是Pb和Cr积累将会较严重。
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