文档介绍：基于人工神经网络的生态脆弱性评价
――以南极菲尔德斯半岛为例
周平周平周平
学号：学号：1072601510726015
自然地理学
基于人工神经网络的生态脆弱性评价－－以南极菲尔德斯半岛为例
基于人工神经网络的生态脆弱基于人工神经网络的生态脆弱性性性性评价评价评价评价
－－－－－－以－－ 以以以南极菲尔德斯半岛为例南极菲尔德斯半岛为例
周平周平周平 学号学号学号：学号 ：：：10726015 专业专业专业：专业 ：：：自然地理学自然地理学
摘要摘要摘要：摘要 ：：：利用人工神经网络对菲尔德斯半岛的生态脆弱性进行评价。选取样本点的植被、地
貌、土壤、气候等指标作为输入值，以已知的该点的生态脆弱性程度为输出目标，利用
MatLab 建立 BP 神经网络。对训练好的模型进行检验，将模型模拟的结果与期望输出进行
比较，结果显示：该网络的精度为 80 ％。虽然样本数据较少，但可以看出，在有充足的、
具有代表性的样本数据的基础上，利用人工神经网络对区域的生态环境脆弱性进行评价，
将会得到较为客观、准确的结果。
关键词关键词：：：：生态环境；脆弱性；人工神经网络；B-P 算法；菲尔德斯半岛
Abstract: Artificial neural networks is applied to build the assessment model of ecological
vulnerability in Fildes Peninsula. with the vegetation, topography, soils, climate, and other
indicators in the sampling points as the input value of the modle and ecological vulnerable
degree as the output target, BP neural network is estabished using MatLab the trained
model and comparing model-simulation results with expect outputs, the result shows that: the
accuracy of the network is 80%.Although less sample data, but it can be seen that on the basis of
the adequate and representative samples data, using artificial neural networks to assessment the
region's ecological vulnerability will be more objective and get accurate results.
Key Words: ecological environment; vulnerability;Artificial neural network;B-P algorithm;
Fildes peninsula
正文：
0 引言引言引言
脆弱性 (vulnerability) 是指一种环境特征要素由于对某种压力敏感而会受到这种压力影
响的可能性[1]。生态环境的脆弱性是系统在面临外界各种压力和干扰包括人类活动的扰动，
可能导致系统出现损伤和退化特征的程度的一个衡量