【摘 要】
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为提高土壤重金属含量预测的准确性,提出一种深度复合模型(DCM)。以径向基神经网络(RBFNN)为基础,将基于双曲正切函数变换的概率调整和容忍准则引入遗传算法,用于RBFNN输出层
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金项目(61272278),湖北省重大科技专项基金项目(2018ABA099),湖北省自然科学基金重点基金项目(2015CFA061),湖北省自然科学基金青年基金项目(2018CFB408)
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为提高土壤重金属含量预测的准确性,提出一种深度复合模型(DCM)。以径向基神经网络(RBFNN)为基础,将基于双曲正切函数变换的概率调整和容忍准则引入遗传算法,用于RBFNN输出层参数的生成,将随梯度正负值变化而自适应调整的学习率运用到均方根反向传播(RMSProp)算法上,用于RBFNN监督学习过程中参数的优化。结合武汉市6个新城区的农田土壤重金属含量数据进行仿真预测,验证了该模型较RBFNN等几个对比模型具有更高的预测准确性。
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