基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价——以宜宾市翠屏区土壤重金属污染评价为例

本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层,7-6-1为该模型的神经网络结构,输入层共包括7个神经元,分别是土壤耕地有重要影响的Pb、As、Cr、Hg和Cd共5个重金属元素,以及2个限制条件:土壤类型(水田或旱地)和土壤pH值;以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本,本研究采用的软件为Matlab,利用这个软件训练和检验BP神经网络,然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。评价结果显示BP神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的;同时,对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。