文献类型：期刊文章

作　　者：董敏[1] 王昌全[1] 李冰[1] 唐敦义[2] 杨娟[1] 宋薇平[1]

机构地区：[1]四川农业大学资源环境学院,四川雅安625014 [2]成都市龙泉驿区农村发展局,成都610100

出　　处：《土壤学报》

基　　金：四川省教育厅重点项目(2006ZD003;2006A013;07ZS002);四川省科技厅项目(2008JY0095)资助

年　　份：2010

卷　　号：47

期　　号：1

起止页码：42-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以土壤有效锌为研究对象,构建遗传径向基函数(GARBF)神经网络对该元素属性值进行空间插值,以训练样本集的测定值与预测值之间的决定系数、逼近误差及检验样本的插值误差为评判标准,比较GARBF神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、普通克里格(Ordinary Kriging)的拟合能力和空间插值能力。结果表明:同一区域两种抽样方案(a、b)下三种插值方法对训练样本的拟合能力为GARBF>RBF>Or-dinary Kriging。以平均绝对误差和误差均方根作为插值精度的评价指标,GARBF与RBF神经网络相比,训练样本的逼近误差分别降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案);GARBF神经网络与Ordinary Kriging相比,训练样本的逼近误差分别降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案),GARBF神经网络的误差最小,插值精度最高。从GARBF神经网络的插值图可以看出,遗传算法避免了神经网络容易陷入局部最优点,扩大了对土壤中相关空间信息的搜索范围,在一定程度上避免了类似克里格插值的"平滑效应"。

关 键 词：GARBF神经网络  RBF神经网络 普通克里格  空间插值

分 类 号：S153.6]