BP神經網絡和隨機森林預測土壤有機質模型研究

陳道坤　周海　華紅梅　孫遠　何濤　胡翩

摘要 為提高土壤有機質（SOM）含量預測精度和模型的適用性，提出了1種隨機森林回歸（RFR）和BP神經網絡結果加權融合模型（BP-RFR），對土壤有機質含量進行預測。選取陜西安康盆地研究區40個樣點數據，對比分析RFR、BP神經網絡和BP-RFR模型預測效果，使用決定系數（[R2]）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方誤差（MSE）來評估模型性能。結果表明，BP-RFR、BP和RFR 模型三者預測值與實測值的決定系數（[R2]）分別為0.954 5、0.951 4、0.933 5，MAPE分別為0.037 7、0.045 1、0.091 8，MSE分別為1.837 7、1.961 1、2.686 8。綜合分析可知，BP-RFR模型預測精度效果優于BP神經網絡、隨機森林回歸（RFR）模型，因此結果加權融合模型（BP-RFR）能夠用于土壤有機質含量的預測。

關鍵詞 土壤有機質；隨機森林；BP神經網絡；結果加權融合

中圖分類號 S156.8? ?文獻標識碼 A

文章編號 1007-7731（2023）10-0124-05

BP neural network and random forest to predict the accuracy of soil organic matter

CHEN Daokun ZHOU Hai HUA Hongmei? ?SUN Yuan1? ?HE Tao HU Pian

（1School of Earth and Environment， Anhui University of Science & Technology，Huainan Anhui 232001;

2Xi'an Center of Mineral Resources Survey， China Geological Survery， Xi'an Shaanxi 710100;

3Civil-military Integration Center of Geological Survey， China Geological Survey， Chengdu Sichuan 610036）

Abstract To improve the accuracy of soil organic matter content （SOM） prediction and the applicability of the model in improving the accuracy of prediction， a multiple regression model was established to analyze soil organic matter to obtain better prediction accuracy. Data from 40 sample sites in the study area of the Ankang Basin were selected for comparative analysis of random forest regression （RFR）， BP neural network and weighted fusion model （BP-RFR）， and the performance of the model was evaluated using the coefficient of determination （[R2] mean absolute percentage error （MAPE） and mean square error （MSE）. The results showed that the determination coefficients [R2]） of the predicted and measured values of BP-RFR， BP and RFR models were 0.954 5， 0.951 4 and 0.933 5， respectively， MAPE was 0.037 7， 0.045 1 and 0.091 8， MSE was 1.837 7， 1.961 1 and 2.686 8. Comprehensive analysis showed that the prediction accuracy of BP-RFR model was higher than that of BP neural network， followed by random forest regression （RFR） model. Therefore， the weighted fusion of results can improve the overall prediction accuracy of the model.

Keywords soil organic matter; random forest; BP neural network; results weighted fusion

近年來，隨著人工智能技術的快速發展，國內外眾多學者廣泛使用機器學習方法與SOM含量預測相結合，如隨機森林（RF）、BP神經網絡、支持向量機（SVM）等方法來進行預測研究[1-2]。機器學習原理是對象及其相互關系的數學表示，其中隨機森林（RF）是由決策樹發展而來的一種自然的非線性建模工具，計算效率高具有對多元共線性不敏感易克服過度擬合等特點，能夠準確刻畫變量間的非線性關系[3]。楊煜岑等[4]運用RF對陜西省周至縣農耕區進行土壤SOM進行預測，其預測結果相關系數為0.782。BP神經網絡作為成熟有監督的機器學習算法具有操作簡單、可塑性好的優點，但是BP神經網絡是基于最速下降法或者擬牛頓法，因而會不可避免會導致陷入全局最優或者過度擬合等缺點[5]。楊文靜等[6]使用BP神經網絡對青藏高原土壤養進行評價得出模型R2效果較好。單一模型存在不同的缺陷，但也具有各自的優勢，模型間不是相互間對立排斥，而是相互聯系和補充的。因此，有學者通過適當的方式將單一的模型進行融合，充分利用各模型的優勢來提高模型的預測精度和可靠性，如國佳欣等[7]采用PLSR-BP復合模型對紅壤有機質含量進行反演，其結果表現優于單一模型精度。

本研究以陜西安康盆地土壤SOM含量為研究對象，基于實測樣品化驗數據，運用BP神經網絡和隨機森林并將其結果加權進行模型融合方法來對土壤有機質含量預測，根據模型預測結果對融合模型預測效果進行評價，為模型的可行性提供參考。

1 材料與方法

1.1 數據來源與預處理

樣點布設依據DZ/T 0295—2016《土地質量地球化學評價規范》，按照1∶50 000布設采樣點，共設計采樣點位40個，采樣深度為0～20 cm。并在每個采樣點20～50 m附近進行“X”型多點等量混合采樣組合成一件樣品，樣品采集后自然晾干，剔除樹枝、根系、石塊、蟲體等雜質，過10～60目鋼篩后采用四分法混合留取做好標記保存裝入樣品瓶。土壤pH值采用上海雷磁儀器廠PHS-3C酸度計測定；全氮和銨態氮、硝態氮測定分別使用凱氏定氮法和比色法；采用日本島津制造ICPS-7500型電感耦合等離子體發射光譜儀測定土壤全磷、全鉀；使用日本島津制造UV-2600紫外可見分光光度計測定土壤全硫、硫化物；采用日本島津制造AA-7000型原子吸收分光光度計測定土壤有機質和腐殖質。土壤各參數測定結果均符合相關標準方法的質量控制與要求。

為預防化驗結果原始數據集具有一定的分布規律，將數據集隨機打亂，使得訓練集和測試集的每一部分數據比較有代表性，模型學習曲線平滑，數據集隨機打亂可防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。40個樣品數據以8∶2的比例劃分訓練集和測試集，將pH、全氮、全磷、全鉀、全硫、硫化物、銨態氮、硝態氮、腐殖質共9個參數作為模型的輸入參數，有機質作為模型的輸出參數。

歸一化方法泛指把數據特征轉換為相同尺度的方法，是一種無量綱處理手段，簡化計算，縮小量值的有效辦法。能夠使訓練誤差達到最小，提高計算過程的收斂速度。對訓練數據進行最大最小值歸一化處理，處理后的變量取值范圍為[0，1]之間，其計算公式如下：

1.2 模型建立

1.2.1 BP神經網絡。BP神經網絡是1種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，具有任意復雜的模式分類能力和優良的多維函數映射能力而被廣泛運用。本研究以Python為編程軟件，BP神經網絡隱藏層過多會導致模型復雜化，出現過擬合問題。3層網絡結構能很好地滿足研究需求，所以本研究建立由輸入層、隱藏層和輸出層構成的3層BP神經網絡結構。輸入層節點數為9個，輸出層系節點數為1。隱藏層節點數的過多或過少都會影響模型的預測效果，當神經網絡選擇合適的節點，可獲得更優的預測效果。最佳隱藏層節點數計算公式如下：

1.2.2 機器學習模型構建。基于預處理的數據集通過構建支持向量回歸機（SVR）、K近鄰（KNN）、決策樹（DT）、隨機森林回歸（RFR）、Lasso回歸模型。運用訓練數據集訓練機器學習模型從中選擇最優模型。

1.2.2.1 支持向量回歸機（SVR）。支持向量回歸機（SVR）是支持向量機（SVM）的重要應用分支，是一種在高維特征空間中構建線性決策函數的新型學習方法[8]。SVR回歸是找到一個回歸平面，讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。該模型是基于結構風險最小化的原理，能夠快速處理小樣本問題和非線性問題，能夠使建立的模型與實際情況間的偏差和錯誤概率最小。

1.2.2.2 K近鄰（KNN）。K近鄰（KNN）核心算法思想為如果一個樣本在特征空間中的K個最相似（即特征空間中最鄰近）的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別[9]。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。使用KNN計算某個數據點的預測值時，模型會從訓練數據集中選擇離該數據點最近的k個數據點，并且把他們的y值取均值，把該均值作為新數據點的預測值。

1.2.2.3 決策樹（DT）。決策樹（DT）算法是使用逼近離散函數值的思想，決策樹回歸就是根據特征向量來決定對應的輸出值[10]。該模型簡單直觀，生成的決策樹很直觀， 對于異常值的容錯能力好，健壯性高等特點。

1.2.2.4 隨機森林回歸（RFR）。隨機森林回歸（RFR）是一個包含多個決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。它通過對原始數據的隨機抽取多個樣本形成子數據，每個子數據集進行決策樹建模組合成多個決策樹的預測模型，最后根據各個決策數模型的平均值來獲得最終預測結果[11]。

1.2.2.5 Lasso回歸。Lasso通過構造一個懲罰函數得到一個較為精煉的模型，使得它壓縮一些系數，同時設定一些系數為0[12]，因此保留了子集收縮的優點，是一種處理具有復共線性數據的有偏估計。Lasso對于數據的要求是極其低的，具有很強的解釋力。

1.2.3 模型融合。模型融合是將多個訓練模型按照一定的方法進行集成，這種方式具有構成簡單，易于理解，增強模型效果等特點。模型融合的集成方法分為平均法、投票法、學習法。本研究使用平均法進行融合，根據各個模型的結果表現分配不同的權重，來改變其對最終結果的影響大小。結果加權融合具有容易理解、簡單高效和效果突出的特點，結果加權融合模型的預測能力強于單個模型。其計算公式如下：

1.3 模型效果評價指標

為了評估BP神經網絡、隨機森林（RF）以及結果加權融合模型（BP-RFR）的預測效果，本研究采用決定系數（[R2]），平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方誤差（MSE）來衡量實測值與預測的一致性[13]。

2 結果與分析

2.1 機器學習模型選擇

通過樣本數據集來構建5種機器學習算法，來測試機器學習模型效果。這5種機器學習模型如下：支持向量機（SVR）、K近鄰（KNN）、決策樹（DT）、隨機森林回歸（RFR）、Lasso回歸。每個模型得到均方差結果如圖2所示。

通過對比各模型均方誤差，發現隨機森林回歸（RFR）模型表現出最佳MSE，這樣有利于和BP神經網絡進行模型融合，提高模型的預測性能。

2.2 模型效果對比

使用公式（3）將BP神經網絡和隨機森林（RFR）進行預測結果直接加權組成BP-RFR模型。通過對比BP、RFR和BP-RFR模型對土壤有機質進行預測，3種模型土壤有機質預測值與實際值的決定系數（R2）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方誤差（MSE）進行誤差分析判斷模型預測能力如表2所示。

通過模型對比分析，BP-RFR模型要明顯優于BP神經網絡和隨機森林回歸（RFR）對土壤有機質預測。BP神經網絡預測SOM結果與RFR模型相比的MAPE和MSE分別下降了0.046 7、0.725 7，決定系數（R2）提升了0.017 9。BP-RFR模型預測SOM結果與BP神經網絡模型相比的MAPE和MSE分別下降了0.007 4、0.123 4，決定系數（R2）提升了0.003 1。3種模型預測結果表明，BP-RFR模型在預測誤差、模型擬合度均優于BP神經網絡和隨機森林回歸（RFR）模型，能夠更好地捕捉自變量與SOM含量復雜的非線性關系。將各模型的預測結果進行反歸一化處理，將預測值映射回原來的量綱中。從圖3可以看出，BP神經網絡模型個別點預測值能夠較好接近實測值，但BP-RFR模型整體上的預測值更加接近實測值，強于BP神經網絡提高了模型的整體預測性能。

3 結論

本文構建單一模型（RFR、BP）和結果加權融合模型（BP-RFR）預測SOM含量，比較分析各模型的預測精度，得出如下結論：BP-RFR模型預測精度最高，表現為決定系數（[R2]）為0.954 5，平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方誤差（MSE）分別為0.037 7、1.837 7，均優于單一模型。因此，可采用結果加權融合模型（BP-RFR）來預測土壤有機質的含量。

4 致謝

感謝中國地質調查局西安礦產資源調查中心田輝對本研究的樣品數據支撐，在此對“南水北調漢中流域陜西段水生態修復支撐調查”項目組成員一并致謝。

參考文獻

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（責編：張宏民）