| 基于人工神经网络方法的河北省近海沉积物重金属污染综合评价 |
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| 引用本文： | 马禄义,许学工. 基于人工神经网络方法的河北省近海沉积物重金属污染综合评价[J]. 生态环境, 2010, 0(1): 11-16 |
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| 作者姓名： | 马禄义 许学工 |
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| 作者单位： | 北京大学城市与环境学院//地表过程分析与模拟教育部重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(40830746); 国家自然科学基金项目(40671001); 科技部创新方法工作资助(2007FY140800-1) |
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| 摘 要： | 利用误差反相传播神经（BP）网络对河北省近海沉积物中的铅、镉、锌、汞、砷5种重金属元素的污染水平进行分析，利用自组织特征映射（SOFM）网络对上述重金属元素分布特征进行分类，通过分类与污染水平量化值的结合，进行综合评价。SOFM把52个沉积物样品分别划分为3、4、6类和9类。对比各种分类，分为3类的物理意义较明确。每个类别分别对应高中低不同的污染物浓度水平，差异显著、分类方式比较合理。通过此种分类可以判断河北省近海的沉积物重金属污染在不同海域存在一定的差别，整体上是离海岸越远，沉积物的重金属污染水平越高，距海岸较近的海域内，沉积物的重金属污染水平较低，但渤海湾内的重金属污染水平高于其他海域。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 近海沉积物 重金属 |
Evaluation of the offshore sediment heavy metal pollution in Hebei province based on the artificial neural network method |
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| MA Luyi,XU Xuegong College of Urban , Environmental Science,Peking University//Laboratory for Earth Surface Processes,Beijing ,China. Evaluation of the offshore sediment heavy metal pollution in Hebei province based on the artificial neural network method[J]. Ecology and Environmnet, 2010, 0(1): 11-16 |
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| Authors: | MA Luyi XU Xuegong College of Urban Environmental Science Peking University//Laboratory for Earth Surface Processes Beijing China |
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| Affiliation: | MA Luyi,XU Xuegong College of Urban , Environmental Science,Peking University//Laboratory for Earth Surface Processes,Beijing 100871,China |
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| Abstract: | By means of two artificial neural networks,SOFM network and BP network,this paper makes a comprehensive assessment to five kinds of heavy metal pollution (lead,cadmium,zinc,mercury and arsenic) existing in offshore sediments in Hebei province.52 sediment samples are used for evaluation.We set up SOFM network to classify and BP network to grade,respectively training 1 000 times.Thus,pollutions are classified into 3,4,6 and 9 classifications.Comparing the classifications of SOFM network and grades of BP netwo... |
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| Keywords: | artificial neural network offshore sediments heavy metal pollution |
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