改进BP算法在城市土壤环境质量评价模型的应用

首先采用随机函数生成训练样本，并利用“比例压缩法”进行预处理；而后采用“试错法”确定隐含层神经元数，最终建立了结构为7∶8∶1的BPANN的土壤环境质量评价模型，并采用Matlab6.0进行模拟计算。模型检验结果表明：所建模型的拟合精度、检验精度以及实际评价效果均较好，能够比较客观、准确地对城市土壤环境质量进行评价。对长春市城市表层土壤的评价结果表明，其总体环境质量较好，约81%的土壤面积符合国家一级土壤标准，但局部重金属污染不容忽视，应注意控制重金属污染物排放，以保证土壤资源的可持续利用。