基于RBF-BP神经网络的农村人居环境适宜性评价

摘 要：目前，农村人居环境评价方法存在一定的局限性，难以精确反映农村环境的复杂性和多样性。因此，本文从数据采集与预处理、评价指标体系确定等多个方面提出一种基于RBF-BP神经网络的农村人居环境适宜性评价方法。该方法结合RBF神经网络和BP神经网络的优点，通过训练样本数据，对农村人居环境各指标进行权重分配和综合评价。试验结果表明，该方法在预测两个试验区的适宜性方面性能良好，能够为改善居住条件提供科学依据。

关键词：RBF-BP神经网络；人居环境；评价指标

中图分类号：TP 3-0 文献标志码：A

由于历史原因与经济发展水平的差异，因此农村人居环境存在明显的地域差异与不平衡现象，例如基础设施建设滞后、环境污染问题突出、公共服务设施不足等问题，制约农村的可持续发展[1]。在此背景下，科学有效地评估农村人居环境的适宜性，并提出合理的改进措施成为亟待解决的问题。传统的人居环境评估方法多利用专家打分或单一指标的比较方法，这种方法主观性强且缺乏系统的分析工具与手段，难以满足现代农村人居环境综合评价的需求，而径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络因其具有良好的非线性映射能力，在模式识别、函数逼近等方面有着广泛的应用，而反向传播（Back Propagation，BP）算法作为最常用的训练多层前馈网络的方法之一，能够对复杂函数进行有效逼近。结合这两种方法形成RBF-BP混合神经网络模型，不仅可以克服BP算法容易陷入局部极小值的问题，还能利用RBF网络的优点进行高效的数据处理，从而提高模型的学习能力和预测精度。本研究对基于RBF-BP神经网络的农村人居环境适宜性评价方法进行详细研究，以期为我国农村人居环境整治提供理论支持和实践指导。

1 数据采集与预处理

数据采集与预处理环节直接影响后续模型构建与评价结果的准确性，因此在数据采集阶段，要综合运用地理信息系统（GIS）技术与遥感（RS）技术，通过高分辨率卫星图像获取农村地区的地貌特征、植被覆盖度、土地利用类型等关键环境信息，同时，通过实地考察和社会调查的方式收集农村居民对生活环境满意度的问卷数据以及当地政府提供的基础设施建设情况，包括供水供电系统、卫生设施、交通网络等信息，全面反映农村人居环境的现状。此外，利用物联网（IoT）设备监测农村地区的空气质量和噪声水平等实时环境参数，这些动态数据对评估人居环境质量的变化趋势极为重要。

在数据预处理阶段，采用一系列数据清洗与转换技术保证输入神经网络模型中的数据准确。针对缺失值问题，使用基于K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）进行填补，设xr是第r个含有缺失值的数据点，则KNN填补缺失值的过程如公式（1）所示。

（1）

式中：x'r为第r个含有缺失值数据点的估计值；NK（xr）为一个集合，包括距离xr最近的K个邻居数量，xo对应xr缺失值位置上的实际观测值。这种方法可以根据相似样本的信息来推断缺失数据，避免因简单删除而导致的信息损失。鉴于原始数据可能存在异常值或离群点，可以应用Z-score标准化技术检测并修正这些异常情况，保证样本之间的可比性。该方法的数学表达式如公式（2）所示。

（2）

式中：x为原始值；μ为均值；σ为标准差。Z-score标准化后的数据服从标准正态分布，若某个数据点的Z-score绝对值大于设定阈值3，则认为该点是一个离群点，需要对其进行修正或剔除。以上数据采集与预处理方法能够为基于RBF-BP神经网络的农村人居环境适宜性评价提供高质量、结构化的数据基础。

2 建立RBF-BP神经网络评价指标模型

2.1 评价指标体系

确定评价指标体系是适宜性评价的核心步骤之一，旨在为后续的关键评价特征提取析提供根据。具体而言，应根据农村人居环境的特性和研究目标，结合相关领域的文献研究形成合理的指标体系[2]。同时，邀请环境科学、城乡规划、生态学等领域的专家，根据专家的经验和知识对可能的评价指标进行筛选和初步评估，保证指标的科学性和合理性。当确定具体的评价指标时，须从多个维度进行综合考虑，将农村人居环境适宜性划分为生态环境、生活环境、经济条件和社会文化4类，每类下设若干具体指标。具体如图1所示。

在这个指标体系中，每个评价维度下的指标能够全面覆盖农村人居环境的多方面特征，为适宜性评价提供更为详实的依据。

2.2 提取关键评价特征

在基于RBF-BP神经网络进行农村人居环境适宜性评价过程中，采用一种结合因子分析法与模糊综合评判技术的方法保证所提取特征的准确性和代表性。这种方法可以对收集到的环境指标数据进行全面解析，发现与农村居民生活质量直接相关的决定性因素。为量化这些指标对人居环境适宜性的影响，须运用因子分析法去除对最终评价结果影响较小的冗余指标，从而形成一套简洁且高效的关键评价特征指标。具体步骤如下。利用因子分析法对n项环境指标进行因子旋转，找出隐藏在大量原始数据背后的几个主要因子。在这个过程中，根据因子载荷矩阵确定哪些原始指标可以归并到同一个因子下。然后，计算每个因子的贡献率，并根据累积贡献率达到预设阈值的原则，选出最重要的w个因子，具体计算过程如公式（3）所示。

（3）

式中：τ为累计贡献率；λe为第e个因子的特征值；d为被选中的因子数量。

当累计贡献率达到85%时，就认为已经提取到足够的关键特征。进一步利用模糊综合评判技术优化这些关键因子的选择，这个方法可以将专家的主观判断与客观数据相结合，通过构造隶属度矩阵描述各项指标对人居环境适宜性的隶属程度。对每个评价指标vj来说，每位专家根据自身的经验和知识给出各自的评价值，根据其属性范围设定隶属度函数γij（vj），量化指标在适宜性评价中的重要程度，如公式（4）所示。

（4）

式中：aj和bj分别为第j个因子的隶属度函数的下限和上限。根据隶属度矩阵，采用熵权法确定各评价指标的权重。熵权法是一种客观赋权方法，它根据指标数据的信息熵确定权重，信息熵越小表明指标的差异程度越大，权重也应越大。

2.3 建立评价因子关联模型

在提取关键评价特征后，通过构建因子与适宜性评价结果之间的数学关联关系，保证模型在学习和预测过程中能准确捕捉各评价因子对环境适宜性的影响程度。利用RBF神经网络对提取的关键评价因子进行初步非线性映射。RBF网络的输入层接受从因子分析和模糊综合评判提取的特征向量，隐含层通过高斯径向基函数对输入数据进行非线性变换，生成隐含节点的输出值。该过程的数学表达式如公式（5）所示。

（5）

式中：y为第g个隐含节点的输出；sg为输入数据向量；cg为隐含节点的中心向量；∂g为与该节点关联的宽度参数。RBF能够有效处理非线性关系，使复杂环境数据在隐含层中的映射更加平滑。然后，BP神经网络对RBF输出的结果进行误差反向传播训练，使输出层能够更准确地映射到目标评价值。在BP神经网络中，输入层接受RBF网络的输出，经过多层隐含层的加权计算输出适宜性评价结果。在RBF-BP神经网络的训练过程中，为提高模型的收敛速度和预测精度，采用自适应学习率技术动态调整学习速率，当误差较大时，提高学习率加快训练，而当误差接近收敛时，降低学习率，防止模型震荡。其更新规则如公式（6）所示。

ηt+1=ηt×（1+α×ΔE） （6）

式中：ηt+1为第t+1轮迭代的学习率；ηt为第t轮迭代的学习率；α为学习率调整系数；ΔE为当前和前一次迭代之间的误差变化量。通过这个机制，RBF-BP神经网络在训练过程中能够更加稳定地逼近最优解。

3 评价结果可视化表达

在评价结果的可视化表达环节，为直观呈现农村人居环境适宜性评价的空间和数值特征，采用多种数据可视化工具和技术，包括ArcGIS、Matplotlib、Plotly等。借助ArcGIS软件，对模型输出的适宜性评价结果进行空间映射，将评价结果与地理坐标系进行匹配，生成可视化的适宜性分布图。这种空间分布图能够清晰展示不同区域的适宜性差异，方便研究者分析影响因素在地理空间上的分布特征。此外，将基于遥感数据生成的地形图和土地利用图叠加到适宜性分布图中，增强评价结果的环境背景信息，可以使决策者更好地理解评价结果背后的环境状况。

为展示适宜性评价的具体数值结果和趋势变化，采用Matplotlib库绘制评价指标的时间序列折线图和柱状图，这些图表能清晰呈现特定时间段内农村人居环境的适宜性变化趋势，例如空气质量、噪声水平、植被覆盖率等关键指标的波动情况，及时发现潜在的环境问题和变化趋势，为后续环境治理提供依据。为增强交互性，使用Plotly库制作热力图和3D散点图等可视化图表，且允许用户动态调整参数，深入探索评价结果与各指标之间的关系。例如，用户可以通过滑动条选择特定的时间或区域，查看该范围内的适宜性评分变化，并分析不同指标对最终适宜性评分的影响程度。

4 应用试验

4.1 试验准备

本研究选取A地区和B地区作为试验区，基于RBF-BP神经网络进行农村人居环境适宜性评价。A地区位于我国东部，总面积约为876km²，地形以平原和丘陵为主，气候类型为亚热带季风气候。B地区位于我国西部，总面积约为1041km²，地形以山地和盆地为主，气候类型为温带大陆性气候。两个地区在自然环境、经济发展和人口密度等方面存在较大差异，具有一定的代表性。在此基础上，对RBF-BP神经网络模型进行训练，训练集包括来自A地区和B地区，共10000组样本数据，其中70%的数据用来训练，20%用来验证，将剩余10%作为测试集，评估模型的泛化能力。

4.2 试验结果

A地区与B地区适宜性评分对比见表1。

A地区在生态环境、生活环境、经济条件和社会文化4个方面的平均评分均高于B地区。具体来看，A地区的生态环境评分为82.5，而B地区为76.3，表明A地区的自然环境状况较好，可能是东部地区较为温和的气候和较为发达的生态保护措施的原因。在生活环境方面，A地区的居住条件更佳，可能得益于东部地区较为完善的基础设施建设和更高的生活水平。在经济条件方面，A地区的平均分领先B地区6.2分，说明A地区的经济发展水平较高，可能是东部地区的工业化和城镇化进程较快，为当地居民提供了更多的就业机会和更高的收入水平。在社会文化方面，A地区的社会文化活动更加丰富多样，社区服务和教育水平也可能更高。在总体适宜性评分方面，A地区的农村人居环境整体上比B地区更为适宜。值得注意的是，虽然评分有差距，但是两地的实际测量值与模型预测值非常接近，这表明RBF-BP神经网络模型在预测农村人居环境适宜性方面具有较高的准确性。

5 结语

综上所述，本研究开发并应用基于径向基函数-反向传播（RBF-BP）神经网络的方法评估农村人居环境的适宜性。这个方法不仅能够提高评估模型的准确性和可靠性，而且还能够克服传统评估手段中主观性强、数据需求复杂等问题。后续相关人员应继续深化对RBF-BP神经网络在农村人居环境适宜性评价中的应用研究。不仅可以进一步优化网络结构，提高模型的泛化能力和预测精度，还能将更多影响农村人居环境的因素纳入评价体系，保证评价结果更全面、更精准。

参考文献

[1]段志宏，伍林林.基于灰色理论与BP神经网络的边坡变形预测模型研究[J].湖南交通科技，2024，50（3）：57-60.

[2]马学晶.建筑工程中基于改进BP神经网络的造价控制方法研究[J].中国水运（下半月），2024，24（10）：148-150.