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1、第34卷,第5期安徽化工Vol.34,No.5592008年10月ANHUICHEMICALINDUSTRYOct.2008基于MATLAB的BP神经网络在大气环境质量评价中的应用111,2甘信华,石勇,林保国(1.合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥230009;2.安徽绿华环境科技发展有限公司,安徽合肥230061)摘要:以MATLAB为工具,编制了基于BP人工神经网络的大气环境质量评价程序,并将其应用于城市大气环境质量评价。通过与物元评价法、模糊综合评判法和灰色聚类分析法的评价结果比较,得到了基本一致的评价结论。研究表明,基于MATLAB的BP人工神
2、经网络应用到大气环境质量评价是切实可行的,评价结论具有客观性和实用性。关键词:BP人工神经网络;大气环境质量;评价;MATLAB中图分类号:S126;X823文献标识码:A文章编号:1008-553X(2008)05-0059-03大气环境质量评价方法有多种,应用较多的主要有综合指数法(API法)、模糊综合评判法、模糊聚类分级法、灰色聚类法、物元评价法、层次分析法等,这些方法在克服了其他评价方法不足的同时,本身也存在着一些[1-2]缺陷。如综合指数法虽然操作实用性强,但实际应用中以最高的API指数代表其污染程度,丢失了许多宝贵的中间信息,使得综合评价结果失真,
3、而模糊综合评价a1=tansig(IW1,1P1+b1)a2=purelin(LW2,1a1+b1)法和灰色聚类评价法在建立隶属函数和白化函数时,需图1具有单隐层的BP人工神经网络要同时对每一级别逐一建立相应的函数,过程较为繁琐。大气环境评价实质上是依据污染物的浓度分级标间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼准,比较待评价的大气环境各污染物的实测值与哪级的近,因而一个3层的BP网络可完成任意的n维到m维标准值最为接近,则其就视为符合该级标准的大气环境[7-8]的映射。在此,本文设计了一个由输入层、一个隐含层质量,因此,大气环境质量评价属于模式识别问题
4、。目和输出层组成的BP网络用于评价大气环境质量。[3]前,BP人工神经网络被广泛应用于模式识别问题。本1.2BP神经网络的设计文应用MATLAB语言,编制了基于其人工神经网络工通过调用MATLAB指令:net=newff(PR,[S1S2⋯具箱的评价程序,将BP人工神经网络应用于大气环境SN],{TF1TF2⋯TFN},BTF,BLF,PF)创建BP神经网络。质量评价中,取得了满意的效果。PR为输入量的取值范围;Si为第i层的神经元个数,共1BP人工神经网络简介n层;TFi为第i层的传递函数;BTF为BP网络的训练1.1BP人工神经网络结构函数;BLF为BP网
5、络权值和阈值学习函数;PF为性能BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可函数。本文中大气环境质量评价涉及SO2、NOx、TSP和降微转移函数的多层网络[4],通常有一个或多个隐层,隐层尘4个参数,输入层取4个节点,大气质量标准分3个中的神经元均采用Sigmoild型传递函数(如tansig,等级,输出层取1个节点。对于如何确定BP网络隐含层logsig等),输出层的神经元采用线性传递函数[5]。典型的中神经元的个数,往往需要根据设计者的经验和多次实[9]BP网络结构如图1所示。验来确定,因而不存在一个理想的解析式来表示。本研究1988年Cyben
6、ko指出,当各结点均采用S型压缩中,笔者经过多次尝试,最后确定隐层神经元数为9,大气函数时,一个隐层就足以实现任意判决分类问题[6-7]。环境质量评价的BP网络调用的各主要函数如下:1989年RobertHecht-Nielson也证明了对于任何在闭区net=newf(fminmax(Pn),[9,1‘],{tansig‘’,purelin’‘},traincgf’)收稿日期:2008-05-30作者简介:甘信华(1984-),男,山东滕州人,硕士研究生,研究方向:水污染控制技术,13956085325,ganxinhua1982@126.com。60总第15
7、5期2008年第5期(第34卷)安徽化工1.3BP神经网络的训练和仿真生成检测样本,每个标准之间生成10个,共构建30个BP网络生成和初始化后,可以对训练参数net.检测样本。为了便于利用MATLAB神经网络工具箱中trainParam进行适当设置,再调用train函数来对网络进的训练函数,应用最大最小函数premnmx()对训练样[10]行训练。train函数的常用格式如下:本、检测样本进行预处理,将各参数的值量化到范围[-1,[net,tr]=train(net,Pn,Tn)1]内,然后再作为输入单元。大气环境质量等级划分:网式中:Pn为输入样本矢量集;T
8、n为对应的目标样本络输出结果在0.00
