公开(公告)号：CN113191689B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202110577682.2

申请日：2021-05-26

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 程琳琳 ,  孙海元 ,  乔朝飞

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N3/06

Abstract: 本发明涉及土地评价领域，公开了一种耦合主成分分析与BP神经网络的土地适宜评价方法，包括对评价指标体系数据集进行标准化处理、并进行主成分分析；根据相关性较低的评价指标确定BP神经网络模型输入层节点数，再结合累积方差大于阈值时的主成分数目和BP神经网络隐层节点数不等式共同确定隐层节点数及输入层与隐层连接权值的初始值，训练BP神经网络模型；将标准化处理后的待评价单元的评价指标数据集输入BP神经网络模型中进行土地适宜性评价。本发明通过主成分分析法与BP神经网络耦合，能客观地进行土地适宜性评价及有效解决适宜性评价复杂的非线性高维度问题，同时克服人工神经网络存在的收敛速度慢等缺点，保证了评价结果的准确性。

公开(公告)号：CN113191689A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110577682.2

申请日：2021-05-26

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 程琳琳 ,  孙海元 ,  乔朝飞

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及土地评价领域，公开了一种耦合主成分分析与BP神经网络的土地适宜评价方法，包括对评价指标体系数据集进行标准化处理、并进行主成分分析；根据相关性较低的评价指标确定BP神经网络模型输入层节点数，再结合累积方差大于阈值时的主成分数目和BP神经网络隐层节点数不等式共同确定隐层节点数及输入层与隐层连接权值的初始值，训练BP神经网络模型；将标准化处理后的待评价单元的评价指标数据集输入BP神经网络模型中进行土地适宜性评价。本发明通过主成分分析法与BP神经网络耦合，能客观地进行土地适宜性评价及有效解决适宜性评价复杂的非线性高维度问题，同时克服人工神经网络存在的收敛速度慢等缺点，保证了评价结果的准确性。