基于Apriori改进算法的坡面土壤侵蚀神经网络评价

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土壤侵蚀作为生态环境问题之一,目前普遍受到人们的关注。对土壤侵蚀的预报能有效监测水土流失、评估水保措施的效益;而侵蚀预报中用到的侵蚀模型能够对土壤流失进行监测和预报。过去的50多年里,我国相关专家及学者在土壤侵蚀预报模型研究方面投入了相当的精力,结合我国实际情况,设计出了一批针对性强的流域和坡面侵蚀预报模型,给水土保持工作做出了相应的指导。但土壤侵蚀本身是个复杂的过程,影响因素较多,各因素间的理论分析及相互作用、室内试验和实际观测都存在各种各样的困难,致使对土壤侵蚀模型的研究不能很好的满足我国的生产实践需要。因此,我国应继续加大这方面的投入,积极开展土壤侵蚀研究,让研究的优秀成果服务社会。  土壤侵蚀同时也是一个世界性的问题,国内外对土壤侵蚀的研究已有较长的历史,也取得了丰硕的成果。我国应在借鉴国外先进技术及研究成果的基础上,结合中国实际,开发研制适用于我国的、实用性强的、能揭示土壤侵蚀过程的预报模型。  本文选择湖北省十堰市郧西县为研究对象,采用改进的Apriori关联规则挖掘算法,从历年的统计数据中挖掘出对土壤侵蚀影响较大的因子。结合挖掘结果,并综合实际考虑,选择出合适的土壤侵蚀影响因子作为BP神经网络的输入(这里的相关是以算法挖掘出的重要因子作为参考的),将1982~1990年的实测数据作为训练样本,1991年实测数据作为期望输出,不断训练神经网络,后又根据需要改进网络,最终实现了该网络对郧西县土壤侵蚀的预测,预测效果良好,能对水土保持工作作出相应的参考。
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