基于abc―bp模型环境空气质量评价方法

《基于abc―bp模型环境空气质量评价方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于ABC―BP模型环境空气质量评价方法　　摘要：为了提供一种高效准确评价空气质量等级的方法，文中通过蜂群优化算法和BP神经网络优化组合，提出了一种基于ABC-BP模型环境空气质量评价方法，通过仿真实验表明，该方法空气质量等级评价结果准确，具有一定实用性。　　关键词：BP神经网络；蜂群优化算法；空气质量等级评价　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）19-0229-03　　EnvironmentalAirQualityAssessmentMethodBasedonABC-BPModel　　XIJun

2、-fu　　（InformationandEngineeringDepartment，XingtaiPolytechnicCollege，Xingtai054035，China）　　Abstract：Inordertoprovideamethodforaccurateandefficientevaluationoftheairqualitylevel，inthispaperbybeecolonyoptimizationalgorithmandBPneuralnetworkoptimization，putsforwardaABC-BPmode

3、lofenvironmentalairqualityassessmentmethodbasedon，throughthesimulationexperimentshowthatthemethodofairqualitygradeevaluationresultisaccurate，hasacertainpracticability.5　　Keywords：BPneuralnetwork；artificialbeecolonyalgorithm；airqualitygradeevaluation　　1引言　　随着中国经济社会快速发展，大量有

4、害物质被排放到大气中，空气污染加剧，严重空气污染已对人们的生活、生产活动和健康造成了严重危害。当前复合型、区域性空气污染日益突出，京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等区域灰霾现象频繁发生。为了更好地表征我国环境空气质量状况，反映当前复合型大气污染形势，完善了空气质量指数发布方式，迫切需要一个量化、科学、直观、准确评价空气质量优劣的评价体系。该评价体系有利于提高环境空气质量评价工作的科学水平，更好地为公众提供健康指引，推动大气污染防治。　　2012年2月29日，中国环保部颁布了《环境空气质量标准》（GB3095-2012），该标准形成了对6类主

5、要污染物（PM10、PM2.5、O3、CO、SO2、NO2）的全面监测和评价。本文通过蜂群算法和BP神经网络优化、组合，建立ABC-BP模型对影响空气质量的污染指标进行评价，从而更针对性地改善环境空气质量，更好地实施新标准。　　2相关工作　　2.1BP神经网路　　BP神经网络是一种多层向前网络，常用的是三层网络结构，其拓扑结构如图1所示。BP算法通过正向传播和误差反向传播两个过程组成[1-2]。　　2.2空气质量指数5　　空气质量指数（AQI）是描述了空气清洁或者污染的程度，以及对健康的影响，其数值越大、级别和类别越高、说明空气污染状况越

6、严重，对人体的健康危害也就越大。AQI评价主要突出单向污染物指标的作用，即空气质量级别取决于某一污染物质量浓度对应的空气质量分指数（IAQI），见表1。　　3基于ABC-BP环境空气质量评价模型建立　　3.1ABC-BP环境空气质量评价模型　　建立基于ABC-BP环境空气质量评价模型步骤如下：　　（1）处理环境空气质量数据。　　（2）用训练样本数据训练BP神经网络。　　（3）利用ABC算法优化BP神经网络，计算BP最优连接权值和阈值。　　（4）使用测试样本数据，通过训练完成的ABC-BP模型进行环境空气质量评价。　　（5）满足终止条件（达

7、到设定准确率、超过预定最大循环次数），输出空气质量等级，否则返回步骤（3）继续训练ABC-BP模型。　　3.2ABC-BP环境空气质量评价模型参数优化　　人工蜂群算法是一种新的智能寻优算法[3]，该算法是通过蜂群中不同工种蜜蜂之间的协同合作，主要解决在新领域和已知领域进行精确搜索之间矛盾，有效避免局部最优解问题。利用蜂群优化算法优化BP神经网络的连接权值和阈值，具体实现步骤如下：　　4仿真实验与分析　　4.1实验数据5　　本实验数据来源于中国环境监测总站（http：//www.cnemc.cn/）发布的实时数据，采集了邢台市2014年12

8、月12日至2016年6月1日空气质量数据，数据包括PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3浓度值、AQI值和级别，前480条数据做训练数据，后面数据做测试数据。空气质量指数级别划分[4