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BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J]
李东; 周可法; 孙卫东; 王金林; 于浩; 刘慧; LI Dong; ZHOU Ke-fa; SUN Wei-dong; WANG Jin-lin; YU Hao; LIU Hui; 中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆矿产资源研究中心,新疆乌鲁木齐830011; 中国科学院大学,北京100049; 新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆乌鲁木齐830000
2015
发表期刊干旱区地理
卷号38期号:1页码:128-134
摘要矿山环境的影响因素多样,定量评价过程易受人为因素干预.BP神经网络与SVM算法能够自动模拟各因子间的非线性关系.首次将其引入到矿山环境评价中,选取160个单元作为训练样本,以自然地理、基础地质、开发占地及地质环境等4个大类的14个变量指标为输入向量,以单元评价得分为输出向量,分别建立BP神经网络与SVM矿山环境评价模型.结果表明:两种模型均能满足矿山环境评价的精度要求;SVM模型收敛速度较BP神经网络快,MSE小于BP神经网络,更适合矿山环境评价工作;将定量模型应用于研究区,评价得分划分为4个级别,与定性评价结果一致,为矿山环境评价工作提供了新思路.
关键词矿山环境评价 Bp神经网络 支持向量机(Svm) Gis Mine Environmental Evaluation Bp Neural Network Support Vector Machine Gis
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语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjlas.org/handle/365004/14587
专题研究系统_荒漠环境研究室
通讯作者中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆矿产资源研究中心,新疆乌鲁木齐830011; 中国科学院大学,北京100049; 新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆乌鲁木齐830000
推荐引用方式
GB/T 7714
李东,周可法,孙卫东,等. BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J][J]. 干旱区地理,2015,38(1):128-134.
APA 李东.,周可法.,孙卫东.,王金林.,于浩.,...&新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆乌鲁木齐830000.(2015).BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J].干旱区地理,38(1),128-134.
MLA 李东,et al."BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J]".干旱区地理 38.1(2015):128-134.
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