基于遗传神经网络的鄂尔多斯沙棘水土保持功能评价

来源 :干旱区资源与环境 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zxcmnbv1234567
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为明确砒砂岩区“沙棘生态工程”建设十年以来水土流失综合治理的成效,结合人工神经网络技术和遗传算法,构建了一个拓扑结构为6-16-1的GA-BP等级评价模型。该模型以沙棘水土保持功能评价指标数据作为输入,综合评价等级值作为输出,对鄂尔多斯人工沙棘林的水土保持功能进行综合评价。评价结果表明:经过数十年的生态建设,鄂尔多斯市五个旗(区)砒砂岩区的水土流失情况得到了较好的控制,各地人工沙棘林水土保持功能综合评价等级值依次为东胜区>准格尔旗>伊金霍洛旗>达特拉旗>杭锦旗。该模型符合精度误差要求,结果客观稳定,可为日后砒砂岩区沙棘生态工程的持续开展和管理提供有效建议。 In order to clarify the effectiveness of integrated management of soil and water loss in the sandstone area and the construction of “seabuckthorn ecological engineering” ten years ago, a GA-BP grade evaluation model with topological structure of 6-16-1 was constructed by combining artificial neural network and genetic algorithm . The model takes the index of soil and water conservation function of seabuckthorn as input and the comprehensive evaluation grade value as the output to make a comprehensive evaluation of the soil and water conservation function of artificial seabuckthorn forest in Ordos. The evaluation results show that after decades of ecological construction, soil erosion in the sandstone area of ​​five flags (area) of Erdos has been well controlled. The comprehensive evaluation of soil and water conservation functions of Artificial Seabuckthorn forests in different places follows Dongsheng District > Zhunge’er flag> Yijinhuoluo flag> Dartla flag> Hangjin flag. The model meets the requirements of accuracy error and the result is objective and stable, which can provide effective suggestions for the sustainable development and management of seabuckthorn ecological projects in the sandstone area in the future.
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