数学建模论文-基于神经网络和因子分析法的城市表层土壤金属污染分析精选.doc

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承 诺 书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： J0906 所属学校（请填写完整的全名）： 陕 西 理 工 学 院 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 2011 年 9 月 12 日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号） 基于神经网络和因子分析法的城市表层土壤金属污染分析 摘要：随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。 本文利用surfer软件绘出地形分布图、便于更直观的认识该城市的地理特征，通过样本数据利用surfer软件观察8种重金属在该城区的空间分布，运用地积累指数法、单因子分析法、内梅罗综合指数法分析该城区内不同区域重金属的污染程度，并利用BP网络模型对已知样本进行插值把点数据模拟出面数据，更形象准确的描述各区域重金属的污染程度。 通过计算8种重金属的相关性，得出对城市造成污染的重金属的主要因子，运用SPSS软件结合因子分析法分析每个地区重金属污染的原因，并对每个因子的来源进行分析用主成份提取法和最大方差提取法进行因子分析，可以计算每个采样点的因子得分，因子得分高的采样点即为潜在污染源，通过因子得分高的采样点的编号找出其坐标位置。最后针对模型没有考虑到表层土壤的ph值及土壤中重金属粒子态的迁移等因素对模型提出了改进方向。可知潜在污染源样本编号可能是 ：22 8 84 178 29 30 6 20 41 16 在交通区两旁这些潜在污染源点成带状分布，在工业区和生活区这些点成密集分布 关键词：重金属 神经网络 综合污染指数 因子分析法 一 问题重述 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。 按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所