一种耦合遗传算法和神经网络的土壤污染物含量插值方法

摘要

本发明公开了一种耦合遗传算法和神经网络的土壤污染物含量插值方法，包括：场地采样，获取样本数据；对获取的样本数据进行预处理，获得初始种群数量N；判断初始生物种群数量N的值是否为1，是，则算法结束，用相关系数和RMSE检验RBM神经网络模型；否则，执行下一步骤；聚类分析，将样本数据和新个体数据分配到每个种群中，构建新种群；对每个种群实施遗传算法，产生新个体，获得待检验的新种群；对每个种群构建RBF神经网络模型，评价新个体的优劣，接收或拒绝新个体；更新整个生物群落，缩小种群数量N，并判断N值是否为1，是则算法结束，用相关系数和RMSE检验RBM神经网络模型。