刘亚萍
- 作品数：11 被引量：28H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国土资源公益性行业科研专项中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：农业科学环境科学与工程矿业工程经济管理更多>>
- 基于PSO-SVM模型的土壤适宜性评价被引量：2
- 2013年
- 土壤适宜性评价是获取土地质量状况的重要手段,可为土地科学规划、管理、科学决策提供重要依据。鉴于此,将支持向量机理论引入土壤评价领域,提出一个全新的土壤适宜性评价模型,为了提高评价精度,针对人为选择惩罚系数(C)、核函数参数(σ)的随机性,利用粒子群算法(PSO)对其进行优化,构建了PSO-SVM模型,SVM模型采用径向基函数(RBF)作为核函数。以溪洛渡水电站嘎勒移民安置区为例,利用PSO-SVM模型对土壤适宜性进行评价,同时与BP神经网络、普通SVM模型进行比较。结果表明:PSO-SVM算法明显提高了分类正确率,结果优于BP神经网络和普通SVM,能更好地反映土壤适宜性,可见,PSO-SVM是一种高精度的土壤适宜性评价模型。
- 王亚云赵艳玲何厅厅夏清侯占东石娟娟刘亚萍
- 关键词：支持向量机粒子群综合评价
- 基于FSA-LSSVR模型的安徽省耕地变化预测被引量：2
- 2014年
- 针对耕地变化内部规律及其外部驱动因子的特点,利用鱼群算法优化最小二乘支持向量机回归(FSA-LSSVR)模型,探讨耕地变化预测模型,为耕地保护政策制定提供参考依据。结果表明:鱼群算法的全局搜索能力能使支持向量机算法有效地收敛到参数γ和σ的全局最优解;FSA-LSSVR模型的预测精度指标远高于多元线性、GM(1,1)和BP神经网络模型,且优于FSA-SVM,求解速度明显优于SVM。FSA-LSSVR模型可以解决SVM内部参数难以确定的问题,适用于多因素参与的高维非线性的耕地变化预测,而且速度快、精度高,具有推广价值。
- 赵艳玲何厅厅刘亚萍石娟娟冉艳艳倪巍吴国伟
- 关键词：鱼群算法最小二乘支持向量机
- 金矿区土壤铅和铜空间结构及变异规律被引量：1
- 2014年
- 以某金矿区周边土壤重金属Pb、Cu为研究对象,采用GIS、地统计学相结合的方法对该研究区土壤重金属的空间结构及变异规律进行研究。结果表明:Pb、Cu含量均值分别为713.358、108.828 mg/kg,两者的变异系数均大于1,属于强变异。Pb、Cu的空间分布相关系数为0.978,达到极显著相关水平,表现出极强的协同作用。Pb、Cu的含量分布均不符合正态分布,经对数变换后,K-S值大于0.05,且P-P图上2种重金属的特征数据均呈现直线趋势。Pb、Cu存在半方差结构,且二者的最优拟合模型分别为指数模型、球状模型。Pb、Cu的变程分别为450、236 m,Pb的变异程度强于Cu。二者的块基比分别为0.51×10-3、0.11×10-2,均小于0.25,说明二者有很强的空间自相关性。Pb含量呈团状分布,Cu含量呈条带状分布,均表现出东南高、西北低的特征。
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- 关键词：空间结构空间插值重金属污染
- 基于智能算法的土壤环境质量PPC评价模型的比较研究被引量：3
- 2014年
- 土壤环境质量的数字特征复杂,其污染评价属于高维非线性数据聚类问题,可以用PPC模型进行土壤环境质量分类。在土壤环境质量PPC评价模型的应用中,最佳投影方向直接影响评价结果的精度。为获得更好的投影方向,本文将细菌算法(BFA)、遗传算法(GA)、鱼群算法(FSA)算得的投影方向分别用于PPC模型中,构建了土壤环境质量BFA-PPC、GA-PPC、FSA-PPC评价模型。对某地区农业土壤环境质量分别应用3种评价模型分别进行综合评价,比较3种智能算法确定的投影方向及其对应的评价结果,表明:3种评价模型在土壤环境质量评价中适用;3种智能算法算得的投影方向均合理,且FSA最准确地反映了各评价指标在评价过程中的重要程度,其次是GA、BFA。
- 何厅厅赵艳玲侯占东曾继勇李源王亚云刘亚萍
- 关键词：土壤环境质量遗传算法鱼群算法
- 基于PSO-OSVM的江苏省耕地变化预测
- 2014年
- 以江苏省1996-2009年耕地变化为例,利用粒子群算法(PSO)的全局搜索能力优化标准支持向量机(SVM),并结合增量式最小二乘支持向量机(LSSVR)和逆学习算法的特征,构建粒子群算法-在线学习SVM(PSO-OSVM)耕地变化预测模型,采用该模型对江苏省耕地变化进行预测,以期为土地资源可持续发展提供重要参考依据。结果表明,PSO可以有效收敛SVM内部参数γ和σ达到全局最优解;PSOOSVM模型的内外精度和总精度均高于GM(1,1)、BP神经网络模型,且优于PSO-SVM模型。说明PSOOSVM是一种有效的耕地变化预测模型。
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- 关键词：粒子群算法
- 基于物元可拓法的土壤重金属污染评价被引量：5
- 2014年
- 土壤重金属污染具有典型的模糊性和不确定性。为准确地评估土壤重金属污染情况,利用物元理论、可拓理论和关联函数建立了土壤重金属污染评估的物元可拓模型。在此基础上,选择Cd、Pb、Cr、Hg、Cu和Zn 6个污染因子作为评价指标,对某金矿区46个采样点进行污染评价。结果表明,研究区46个采样点中,清洁级样点有23个,占总采样点的50%,尚清洁级样点11个,占总采样点的23.9%,轻污染级样点11个,占总采样点的23.9%,中污染采样点1个,占总采样点的2.2%。通过与4种传统的经典污染评价方法比较可知,物元可拓法用于土壤重金属污染评价是可行的,运用Matlab2010b进行评价结果计算,操作简便快捷,另外,物元可拓法在评价过程中避免了人为因素的影响,实现了对参评因子的量化处理,是进行土壤重金属污染评价的一种新方法。
- 赵艳玲石娟娟何厅厅刘亚萍冉艳艳
- 关键词：物元可拓法土壤重金属污染评价关联函数
- 矿区农田土壤重金属的空间变异:以陕西省某金矿区为例被引量：5
- 2013年
- 为矿区周边农田环境质量及安全生产管理提供依据,在陕西省某金矿区外农业生产区采用地统计学和地理信息系统(GIS)相结合的方法,研究了表层46个样点土壤Hg、Cd、As的空间变异特征及空间分布规律。结果表明:1)研究区受Hg、Cd污染严重,As污染程度轻。2)3种重金属在一定范围内存在空间自相关性,相关程度为Cd>Hg>As,土壤Hg、As的最优拟合模型为高斯模型,Cd为指数模型。3)3种重金属含量估测值的拟合分布图显示As分布均匀,无高含量集中区;Hg和Cd分布有明显的地域性,东南高,西北低。
- 何厅厅赵艳玲王亚云刘亚萍石娟娟李源侯占东
- 关键词：农田土壤地理信息系统重金属污染
- 基于BFA-BP神经网络的土壤肥力评价被引量：4
- 2013年
- 在BP神经网络的基础上,针对其网络结构中连接权重和阈值难以赋值的问题,引入细菌算法(BFA),寻找连接权重和阈值的最优值,构建了土壤肥力等级的BFA-BP神经网络评价模型。以吉林省黑土为例,选取土壤的养分指标(有机质、全氮、速效磷、速效钾)、环境指标(阳离子交换量、酸碱度、容重、黏粒)和结构性指标(水稳性团聚体、分散率)作为评价指标,应用该模型进行土壤肥力等级评价,并与可拓物元法的评价结果进行比较,表明该模型在土壤肥力评价中适用且更准确反映了土壤综合特性。
- 赵艳玲何厅厅侯占东刘亚萍石娟娟王亚云李源
- 关键词：土壤肥力BP神经网络阈值黑土
- 金矿区土壤重金属铬和锌的空间变异性研究被引量：5
- 2014年
- 针对陕西省某金矿区农田土壤重金属的含量,进行空间变异性研究。使用经典统计学分析数据,结合地统计学软件和ARCGIS软件采用泛克里格插值法对重金属元素含量进行空间插值。通过分析得出:Cr的分布较均匀,符合国家一级环境质量标准;Zn在西北向无明显变异,东南部含量相对集中,主要受区域环境因素影响,与该地区土壤沉积和矿业活动有关。
- 赵艳玲刘亚萍何厅厅石娟娟冉艳艳王亚云
- 关键词：金矿区土壤重金属污染
- 基于CLUE-S模型重金属污染区域空间优化配置研究被引量：1
- 2014年
- 以山东省某重金属污染区域为例,以重金属污染程度、自然条件等内部驱动因子为背景,受社会经济、人口密度等外部驱动因子的综合影响,使用CLUE-S模型对该区域进行土地再利用空间优化配置,并对模拟结果进行精度评价,结果表明:Kappa指数达到0.72,模型具有良好模拟区域土地利用变化的能力,得到2007—2017年的土地利用模拟图,显示出各土地利用类型的变化趋势。人口密度增加,住宅用地增加118.7 hm2,增加率为10.26%;在政策及经济效益最大化的约束下,林地大幅增加了325.5 hm2,增加率为103.52%,重金属污染区域减小到0,减少率为100%。这些变化为该区域空间再利用优化设计的提出奠定了基础。
- 刘亚萍赵艳玲侯东文石娟娟周小猛何厅厅
- 关键词：重金属污染CLUE-S模型土地利用变化
