杭艷紅+楊林

摘要：在常規(guī)耕地分等的方法中由于人為因素會干擾評價(jià)因子的權(quán)重及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自身優(yōu)化過程中容易陷入局部極小值的情況，通過遺傳算法全局搜索最優(yōu)權(quán)值的能力對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，建立耕地自然質(zhì)量計(jì)算的遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型）。以黑龍江省綏化市明水縣進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果證明，GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型能有效地避免常規(guī)方法評價(jià)因子確定權(quán)重時的人為干擾，同時具有較高的優(yōu)化效率及泛化能力，能夠更加快速智能地計(jì)算耕地的自然質(zhì)量分，從而確定耕地的自然等別，應(yīng)用效果相對較好。

關(guān)鍵詞：耕地自然質(zhì)量；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： F323.211文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2017）08-0183-04

耕地是土地中的精華[1]。中國是農(nóng)業(yè)大國，“十分珍惜和合理利用每一寸土地，切實(shí)保護(hù)耕地”是我國的基本國策。耕地質(zhì)量優(yōu)劣直接決定我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，也是糧食產(chǎn)量的重要保障，耕地質(zhì)量直接影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和耕地產(chǎn)出水平，耕地質(zhì)量目前已愈發(fā)受到重視，要切實(shí)加強(qiáng)耕地質(zhì)量的評價(jià)與監(jiān)測，從而有效提升耕地內(nèi)在質(zhì)量[2]。實(shí)現(xiàn)“藏糧于地”已成我國對耕地質(zhì)量保護(hù)與提升的重要目標(biāo)。耕地紅線不僅是數(shù)量上的，更是質(zhì)量上的，要堅(jiān)持?jǐn)?shù)量與質(zhì)量并重，為國家農(nóng)業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。人多地少的國情使我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一直堅(jiān)持高投入、高產(chǎn)出模式，耕地長期高強(qiáng)度、超負(fù)荷利用，造成質(zhì)量狀況堪憂、基礎(chǔ)地力下降[3]。耕地質(zhì)量評價(jià)是促進(jìn)糧食和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的迫切需要和理論基礎(chǔ)。了解和摸清土壤資源，開展耕地質(zhì)量評價(jià)，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、確保糧食安全的基礎(chǔ)工作[4]。明水縣作為黑龍江省主要的農(nóng)業(yè)縣，擁有豐富的耕地資源，耕地資源的質(zhì)量對明水縣糧食安全、農(nóng)產(chǎn)品競爭力、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性的調(diào)整起到了重要作用[5]。為了科學(xué)地研究耕地質(zhì)量問題，許多專家在模型與方法上進(jìn)行了深入研究。唐南奇等通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和精度檢測的方法，通過少量典型樣本的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)后，可簡便、快捷地計(jì)算出大規(guī)模待定樣本的分等綜合指數(shù)；其泛化功效和精度檢測也符合要求[6]；孔維娜認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評價(jià)方法同樣能在耕地評價(jià)中達(dá)到較高的準(zhǔn)確度[7]；員學(xué)峰建立陜西年耕地面積減少時間序列的預(yù)測模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對陜西的耕地資源年減少量進(jìn)行預(yù)測時，精度較高、可靠性較好，表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于耕地減少的預(yù)報(bào)具有一定的可行性[8]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法（GA）的結(jié)合應(yīng)用取得了較多成果。遲寶明通過對比分析結(jié)果得出，基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對地下水位進(jìn)行的短期預(yù)測明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是一種比較理想的短期預(yù)測模型[9]；張保祥等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對濟(jì)南市市區(qū)地下水進(jìn)行了預(yù)報(bào)研究，并對地下水位、最大開采量和泉排量進(jìn)行了預(yù)測，效果良好[10]。張學(xué)喜利用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立邊坡穩(wěn)定性影響因素和邊坡穩(wěn)定性狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系，利用這種映射關(guān)系可以評價(jià)邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)，而且評價(jià)結(jié)果具有較高的精度[11]。而在土地評價(jià)方面，伍振軍基于遙感和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對流域土地覆蓋/土地利用分類方法進(jìn)行了研究，遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可克服本身缺陷，能夠快速提高土地分類的精度[12]。綜上得出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度過慢甚至不收斂、容易陷入局部極小值等缺陷。本研究以明水縣為例建立了明水縣耕地質(zhì)量評價(jià)的體系，利用遺傳算法改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對明水縣的耕地質(zhì)量進(jìn)行更加科學(xué)的評價(jià)，這些成果為全面提高明水縣的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量計(jì)算機(jī)的動態(tài)監(jiān)管，適時為明水縣各個耕地管理單元的耕地質(zhì)量狀況和調(diào)節(jié)提高的措施提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理平臺和數(shù)據(jù)。在目前農(nóng)用地分等應(yīng)用中，耕地質(zhì)量分等大部分采用相對成熟的《農(nóng)用地分等規(guī)程》中的方法，引入智能化、信息化技術(shù)研究耕地自然質(zhì)量計(jì)算的方法相對較少。將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，從而達(dá)到提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型整體性能的目的。

1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)是求取整個網(wǎng)絡(luò)總誤差函數(shù)最小值的問題，具體采用最速下降法按照誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向進(jìn)行權(quán)系數(shù)修正[13]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性擬合能力，同時擁有學(xué)習(xí)規(guī)則簡單、計(jì)算機(jī)上容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，樣本數(shù)據(jù)從輸入層經(jīng)過隱含層逐層向后傳播，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值則沿著減少誤差的方向傳遞，從輸出層經(jīng)過中間各層逐層向前修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值。隨著樣本訓(xùn)練的不斷進(jìn)行，最終誤差逐漸減小。3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)具有優(yōu)秀的對連續(xù)映射的逼近能力，完全可以滿足耕地自然質(zhì)量評價(jià)的計(jì)算要求。

1.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立1個包括輸入層、隱含層、輸出層的典型3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中輸入層就是耕地自然質(zhì)量評價(jià)的指標(biāo)體系，輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)即為耕地質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)個數(shù)。輸出層即最后的耕地自然質(zhì)量分，節(jié)點(diǎn)數(shù)為1；隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)通過經(jīng)驗(yàn)法來決定，與評價(jià)結(jié)果的誤差精度大小和隱含層神經(jīng)元的多少有直接關(guān)系[14]。增加隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可以降低訓(xùn)練誤差，提高訓(xùn)練速度，其訓(xùn)練效果相比于增加隱含層數(shù)更加便于觀察和調(diào)整。

1.2主要參數(shù)的選取

1.2.1激活函數(shù)激活函數(shù)又被稱為傳遞函數(shù)，是組成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要部分，在1個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，傳遞函數(shù)一定是連續(xù)可微的函數(shù)，對于3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隱含層通常采用Sigmoid函數(shù)，而輸出層的激活函數(shù)一般會選擇線性函數(shù)。

1.2.2學(xué)習(xí)速率在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，學(xué)習(xí)速率將會對樣本數(shù)據(jù)每次循環(huán)訓(xùn)練中的權(quán)值變化產(chǎn)生直接的影響，學(xué)習(xí)速率直接決定著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性和收斂速度，適當(dāng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率可以更好地解決收斂速度慢和容易陷入局部最小值的問題[15]。針對不同問題，學(xué)習(xí)速率的取值各不相同。在樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練中誤差一樣的情況下，相對較小的學(xué)習(xí)速率可以加快模型的收斂速度，但同時會增加訓(xùn)練次數(shù)來保證整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定，使得最終的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到最小值。本研究通過適度減小學(xué)習(xí)速率來保證網(wǎng)絡(luò)的收斂到最優(yōu)解。

1.2.3目標(biāo)誤差目標(biāo)誤差值是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中用來終止訓(xùn)練的指標(biāo)。鑒于均方誤差能夠有效克服標(biāo)準(zhǔn)BP算法與累計(jì)誤差BP算法的缺陷，本研究選用均方誤差算法進(jìn)行計(jì)算。均方誤差MSE定義如下：

MSE=11mp∑p1p=1∑m1k-1（y^pk-ypk）2。（1）

式中：p為訓(xùn)練樣本數(shù)量，m為輸出節(jié)點(diǎn)個數(shù)，ypk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值，y^pk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出值。

2基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1遺傳算法

遺傳算法是一種新興的以優(yōu)勝劣汰、自然選擇和基因遺傳思想為基礎(chǔ)的優(yōu)化算法。遺傳算法將問題的求解表示成染色體即用編碼表示的字符串，算法從一群染色體串出發(fā)將其置于問題的環(huán)境中，根據(jù)適者生存的原則，從中選取適應(yīng)環(huán)境的染色體進(jìn)行復(fù)制，通過交叉、變異2種基因操作產(chǎn)生出新一代更適合環(huán)境的染色體種群，隨著算法運(yùn)行，優(yōu)良的品質(zhì)逐漸保留并加以組合從而不斷產(chǎn)生更加優(yōu)良的個體[16]。對于遺傳算法就是不斷接近最優(yōu)解。遺傳算法是通過對參數(shù)空間編碼并用隨機(jī)選擇作為工具，來引導(dǎo)搜索過程向著更高效的方向發(fā)展。遺傳算法是一種啟發(fā)式搜索，其搜索效率優(yōu)于其他方法。為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小值的問題，優(yōu)化初始權(quán)重是有效的解決辦法。通過遺傳算法對整個權(quán)值空間的全局最優(yōu)搜索，尋找到接近全局最小值的權(quán)值，再使用這一組優(yōu)化的權(quán)值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，可以精確快速地得到全局最小值。然后利用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算子代種群中每個個體的適應(yīng)度，判斷是否達(dá)到適應(yīng)度的目標(biāo)值[17]。如果沒有達(dá)到目標(biāo)，就繼續(xù)進(jìn)入下一次迭代；如果達(dá)到目標(biāo)，就停止迭代，輸出當(dāng)前種群中適應(yīng)度最高的個體作為最優(yōu)解。將最優(yōu)解解碼，生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣，導(dǎo)入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)中進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算，運(yùn)算方式與獨(dú)立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相同。

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化流程

遺傳算法具有較高的全局搜索能力，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自學(xué)能力，遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可以充分凸顯二者的優(yōu)點(diǎn)。利用遺傳算法優(yōu)化初始權(quán)值，而后使用BP神網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到最終結(jié)果（圖1）。

2.3主要參數(shù)的選取

2.3.1選擇操作選擇操作是從父本中選擇適應(yīng)度高的個體直接遺傳到下一代。這樣適應(yīng)度高的個體通過選擇操作遺傳到下一代，從而能夠更加接近最優(yōu)種群即最優(yōu)解。目前，遺傳算法中最常用的選擇操作是輪盤賭選擇法，即適應(yīng)度比例法。適應(yīng)度比例法要求每個個體的選擇概率與其適應(yīng)度數(shù)值成正比，適應(yīng)度越大，被選擇的概率就越高[18]。但是并不是適應(yīng)度高的一定會被選中，這樣就可能造成高適應(yīng)度的基因丟失，或者最優(yōu)解丟失，解決的方法是將適應(yīng)度最高的個體無條件直接遺傳到下一代。

2.3.2交叉概率交叉操作是將父代的2個樣本部分結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組而生成新的個體。較大的交叉概率Pc可以增強(qiáng)遺傳算法開辟出新的搜索能力，但又會將已經(jīng)存在高適應(yīng)度的染色體破壞掉；如果交叉概率取值過低，遺傳算法的進(jìn)化能力就弱，無法在父代中得到適應(yīng)度更高的子代個體，遺傳操作陷入遲鈍狀態(tài)[19]。一般取值為0.25～1.0，在本次試驗(yàn)中，交叉概率Pc取值為0.3。

2.3.3變異概率變異操作在遺傳算法中起輔助性的搜索功能，它是為了維持多樣性的樣本群體的保證[20]。變異操作就是取反部分基因位置上的基因值。通常采用的方法是隨機(jī)選擇基因值，以變異概率Pm對這些基因值進(jìn)行變異。本研究遺傳算法的編碼采用非均勻變異，非均勻變異是隨機(jī)擾動原有的基因值，得到通過變異操作后的新基因值。變異概率Pm的取值為0.1。

2.3.4終止代數(shù)終止代數(shù)T是表示遺傳算法運(yùn)行結(jié)束的1個參數(shù)，它表示遺傳算法運(yùn)行到指定的進(jìn)化代數(shù)之后就停止，并將當(dāng)前群體中的最佳個體作為所求問題的最優(yōu)解輸出。本次試驗(yàn)中終止代數(shù)為200。

2.3.5目標(biāo)誤差目標(biāo)誤差即目標(biāo)函數(shù)值，通常是選擇均方誤差對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在所有訓(xùn)練樣本上所產(chǎn)生的誤差進(jìn)行計(jì)算。本研究使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方誤差作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，均方誤差越小，其適應(yīng)度越好。適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算如下：

E（XP）=11n∑n1p=1∑c1k=1[Yk，p（XP）-tk，p]2。（2）

式中：n代表訓(xùn)練樣本數(shù)量；c代表輸出端的個數(shù)；tk，p、Yk，p（Xp）分別表示訓(xùn)練樣本p在k輸出端的給定輸出和實(shí)測值。

本研究針對目標(biāo)誤差的取值進(jìn)行了預(yù)試驗(yàn)，分別設(shè)定了不同目標(biāo)誤差對本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，由表1可知，當(dāng)誤差為0.000 01時，優(yōu)化效果較為明顯，故本試驗(yàn)選用的目標(biāo)誤差為0.000 01。

2.4模型評價(jià)

泛化能力（generalization ability）是指計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法對新樣本的適應(yīng)能力。訓(xùn)練的目的是學(xué)到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，對具有同一規(guī)律的數(shù)據(jù)集以外的數(shù)據(jù)，隨著網(wǎng)絡(luò)不斷地訓(xùn)練，也能仿真出合適的輸出值，并非訓(xùn)練的次數(shù)越多越能得到正確的輸入輸出映射關(guān)系[21]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能主要用其泛化能力來衡量。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，為了進(jìn)一步對系統(tǒng)的性能進(jìn)行確定，反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果擬合的程度，本研究參照已有的研究經(jīng)驗(yàn)引入“確定系數(shù)”這一概念，用以衡量模型仿真所得值與實(shí)際輸出值之間的相似程度，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定性程度。確定系數(shù)的計(jì)算公式如下：

r2=1-∑N1t=1（yt-y^t）21∑N1t=1（yt-yt）2。（3）

式中：N為輸出值的數(shù)量，yt為實(shí)際輸出值，y^t為網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測值，yt為實(shí)際輸出值的均值。當(dāng)模型仿真所得的值與實(shí)際輸出值越相近時，所得確定性系數(shù)的值也就越逼近1，說明模型逼近效果越好，確定性能也越好。

3實(shí)例應(yīng)用

3.1研究區(qū)概況

明水縣位于黑龍江省西南部，地處松嫩平原西北部，東隔通肯河與海倫縣相望，南與青岡相毗連，西與林甸相連，北與拜泉西北與依安相接。地勢平坦，地表徑流不發(fā)達(dá)，明水縣東部是小興安嶺余脈的丘陵地帶，西部屬松嫩平原，平坦開闊，地勢中部高，東西兩側(cè)漸低。明水縣處于高緯度地帶，是北溫帶大陸性季風(fēng)氣候，氣溫季節(jié)性變化明顯，受大氣環(huán)流和氣象因素的影響，明水縣年降水量變化很大，各個月份的降水分布也不平均。明水縣境內(nèi)有1條斜貫中部松嫩流域的分水嶺，東部屬松花江流域，西部和縣城屬嫩江流域，縣內(nèi)水文地質(zhì)情況復(fù)雜，由西向東地下水埋藏越來越深，地下水流方向自東北向西南。明水縣土壤共分為7個土類，17個亞類，20個土屬，31個土種。明水縣土壤基礎(chǔ)肥力較好。明水縣自然資源比較豐富，西部天然草原生產(chǎn)草類和中草藥，東部地區(qū)盛產(chǎn)靰鞡草及小葉樟，水庫與通肯河出產(chǎn)各種魚類，地下埋藏著10余種礦物。

3.2樣本的選取

本研究2015年在黑龍江省明水縣各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地采集140個采樣點(diǎn)。在選取樣地時，對于自然質(zhì)量分相差較大的村落，相應(yīng)增加選取樣地?cái)?shù)量；對于自然質(zhì)量分相差較小的村落，適當(dāng)減少選取樣地?cái)?shù)量。所取土樣經(jīng)過分析可以得到其全氮、速效鉀、速效磷、土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤酸堿度（pH值）、土壤質(zhì)地、黑土層厚度、距障礙層深度這9個指標(biāo)因子的相應(yīng)數(shù)值，由于明水縣面積較小，降水和積溫在整個縣域內(nèi)變化較小，所以在明水縣耕地質(zhì)量評價(jià)中沒有考慮。經(jīng)過篩選，選取明水縣耕地采樣點(diǎn)樣本總數(shù)140個，其中含100個訓(xùn)練集樣本和40個測試集樣本。

3.3試驗(yàn)結(jié)果

明水縣耕地質(zhì)量分等共選取了包括黑土層厚度、表層質(zhì)地、距障礙層深度、土壤酸堿度（pH值）、全氮、速效磷、速效鉀及土壤有機(jī)質(zhì)含量在內(nèi)的9個影響因子輸入層，輸入層擁有9個神經(jīng)元，分別與9個指標(biāo)因子相對應(yīng)。隱含層為1層，采用經(jīng)驗(yàn)法確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20個。輸出層用1個神經(jīng)元代表各評價(jià)單元所在地塊相對應(yīng)的耕地自然質(zhì)量分，使用[0，1]區(qū)間內(nèi)的實(shí)數(shù)表示。遺傳算法中編碼長度S=R×S1+S1×S2+S1+S2。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隱含層的傳遞函數(shù)為 Sigmoid 函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)為線性函數(shù)purelin，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)速率lr=0.01，最大迭代次數(shù)epoch=10 000。遺傳算法的參數(shù)選取如下：種群規(guī)模popu=100，遺傳代數(shù) gen=200，交叉概率Pc=0.3，變異概率Pm=0.1。

分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型對明水縣140個采樣點(diǎn)中耕地自然質(zhì)量分進(jìn)行5次試驗(yàn)（表2）。

由表2可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均訓(xùn)練次數(shù)為321次，比GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均訓(xùn)練次數(shù)多205次；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算結(jié)果中最大均方誤差和最小均方誤差的差值為0.146 8，而GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算結(jié)果中最大均方誤差和最小均方誤差的差值為0.070 3。通過2種模型5次試驗(yàn)結(jié)果分析對比可知：（1）可行性方面，2種模型的計(jì)算結(jié)果均與常規(guī)方法相差甚微，證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于耕地分等中的自然質(zhì)量分計(jì)算具有可行性。（2）收斂速度方面，GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的5次計(jì)算結(jié)果在訓(xùn)練次數(shù)上都明顯小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，說明遺傳算法在全局搜索能力上要有效得多，在一定程度上避免了標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型陷入局部極小值，同時其收斂速度也優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（3）穩(wěn)定性方面，比較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算結(jié)果中最大均方誤差和最小均方誤差的差值，發(fā)現(xiàn)GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更穩(wěn)定。（4）適應(yīng)度方面，在5次計(jì)算中GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的均方誤差均小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方誤差，說明GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于耕地自然質(zhì)量計(jì)算的適應(yīng)度要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.4精度評價(jià)

由公式（3）可知，當(dāng)確定系數(shù)越接近1時，網(wǎng)絡(luò)仿真計(jì)算產(chǎn)生的實(shí)際輸出值與真實(shí)值越接近，表示整個系統(tǒng)的精度越高，適應(yīng)性越好。由表3可知，在5次試驗(yàn)中，遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GA-BP）的確定系數(shù)最大值為0.830 3，最小值為0697 6，平均值為0.780 2，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確定系數(shù)最大值0.763 2，最小值為 0.583 6，平均值為 0.696 4，遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GA-BP）的確定系數(shù)明顯比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確定系數(shù)大0.083 8，同時更接近于1，說明經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力得到增強(qiáng)。在明水縣耕地自然質(zhì)量分的計(jì)算中，遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度更高。

4結(jié)論與討論

標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠快速擬合耕地影響因子與耕地質(zhì)量分之間的非線性關(guān)系，但在訓(xùn)練過程中存在收斂速度過慢和容易陷入收斂局部極小值等問題。本研究提出了利用遺傳算法（GA）來對于標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前期振蕩訓(xùn)練過程進(jìn)行優(yōu)化，并快速確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的初始權(quán)值，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂慢和容易陷入局部極小值的問題，降低了迭代次數(shù)，加快了收斂速度。試驗(yàn)證明，GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型不僅收斂速度更高，GA-BP模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型高；且優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型魯棒性得到增強(qiáng)，精準(zhǔn)度大幅度提高，能夠更加準(zhǔn)確地反映出耕地自然質(zhì)量分與9個不同指標(biāo)因子之間的關(guān)系。因此，GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型很大程度上使自然質(zhì)量分的計(jì)算工作得到簡化，并使分等結(jié)果更加科學(xué)、合理。

遺傳算法具有強(qiáng)大優(yōu)化能力，但該算法在尋找最優(yōu)解過程中有可能出現(xiàn)“早熟現(xiàn)象”[22]，現(xiàn)有的改進(jìn)方法有參數(shù)改進(jìn)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改進(jìn)、混合策略等，后期研究中可考慮使用改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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