摘要
基于人工智能技术的土地平整环境指标预测
作者(年代):Isham Alzoub土地平整是农业和其他用途土壤整备中最重要的步骤之一。基于人工智能的新技术，如人工神经网络、集成人工神经网络和帝国主义竞争算法(ICA-ANN)、遗传算法(GA-ANN)、粒子群优化(PSO-ANN)等，建立了能量相关参数的预测模型，并与SPSS和灵敏度分析的结果进行了比较。在这项研究中，测量了几种土壤特性，如挖填体积、压缩因子、比重、含水量、面积坡度、含砂率和膨胀指数，并研究了它们对能量消耗的影响。以20m×20m为网格大小，在3个陆地区域共采集90个样本。这项工作的目的是开发基于人工智能技术的预测模型，以预测土地平整的环境指标。敏感性分析结果表明，只有土壤密度、土壤压缩性和填土量3个参数对能耗有显著影响。在所提出的方法中，GA-ANN对环境能量参数的预测能力最强。而对于LE和FE的预测，ANN和ICA-ANN算法具有更好的性能。
