【摘 要】
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为了有效解决人居环境自然适宜性评价中,评价指标权重难以科学确定、评价结果精度低等问题.以东莞市为例,构建了地形、气候、水文和植被等4要素11个指标的人居环境自然适宜性评价体系;综合利用BP算法良好的泛化性能和RBF算法学习收敛速度快,以及克服局部极小值问题等优点,建立RBF-BP神经网络模型,用以求出评价单元各因子间的相关性,将训练结果进一步分析和处理求出评价指标的权重;最后将权重应用于人居环境指数(HEI)评价模型,完成了东莞市人居环境适宜性评价,并将适宜性划分了六个等级.结果表明,评价结果与其实际人居
【机 构】
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玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林537000
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为了有效解决人居环境自然适宜性评价中,评价指标权重难以科学确定、评价结果精度低等问题.以东莞市为例,构建了地形、气候、水文和植被等4要素11个指标的人居环境自然适宜性评价体系;综合利用BP算法良好的泛化性能和RBF算法学习收敛速度快,以及克服局部极小值问题等优点,建立RBF-BP神经网络模型,用以求出评价单元各因子间的相关性,将训练结果进一步分析和处理求出评价指标的权重;最后将权重应用于人居环境指数(HEI)评价模型,完成了东莞市人居环境适宜性评价,并将适宜性划分了六个等级.结果表明,评价结果与其实际人居状况大致吻合;同时也说明了此模型收率速度高、学习速度快、拟合精度较高和泛化能力更强,能较准确、科学地评价人居环境自然适宜性.
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