基于bp人工神经网络的小城镇生态规划研究——以梅河口市中与镇为例

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1、东北师范大学硕士学位论文类预测、分类、评估匹配、识别等问题。所以，人工神经网络在人工智能、模式识别、分类鉴定、数据分析、经济分析、市场预测、金融趋势、化工过程优化、过程控制、医学、环境保护等领域都有广泛的应用。．1．3．3人工神经网络在生态环境方面的应用(1)人工神经网络用于城市综合环境质量评价’1995年，邓李祚泳建立了城市综合环境质量评价的二级BP网络模型n¨，其中一级评价分别对大气、地面水和噪声三个子系统建立BP网络模型，对大气环境质量、地面水环境质量和声环境质量进行评价，随后将一级评价三个BP网络模型的最大输出作为二级综合环境质量评价的输入，建立二级BP网络模型，对城市综合环境

2、质量进行评价，证明了BP网络模型用于城市综合环境质量评价具有通用性、客观性和实用性。7白润才(2001)n羽等将BP网络用于城市环境质量综合评价，建立了城市环境与其影响因素之间的非线形关系，用以评价城市环境质量的等级。结果表明用BP网络评价城市环境质量是可行的，该模型具有很强的学习，联想和容错功能。其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法，使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。(2)人工神经网络用于大气环境质量评价李柞泳、邓新民u31(1997年)也建立了基于BP网络的大气环境质量评价模型，并将该模型用于武汉市大气环境质量评价，并将评价结果与用模糊数学评价法的结果进行了对比研究

3、，表明BP人工神经网络大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。郑成德n钔(1999年)采用BP网络建模对某市大气环境质量进行了评价，并对比了该方法与模糊决策、灰色聚类及综合评判法的评价结果，证明了BP网络模型用于大气环境质量评价的优越性。(3)人工神经网络用于地表水环境质量评价李祚泳n司(1995年)将BP网络应用于湖泊水质分类，用全国25个湖泊的水质指标资料作为训练样本，建立了水质分类模型，并用模型对6个湖泊的水质进行了分类，检验网络的效果，证明BP人工神经网络模型用于环境质量分类问题具有评判结果客观、准确，计算速度快的特点，具有广泛的适用性。郭劲松口63等在水质综合评价中将BP

4、网络、Hopfield网络与模糊综合指数法、灰色聚类法进行了比较研究，表明ANN用于水质综合评价具有评价结果客观、准确、训练成功的网络通用性强、计算简便等突出优点。‘唐婉莹等n71采用BP神经网络方法对长江上游某一监测区间对照断面水体中的N元素污染情况进行综合评价，证明了BP网络既适用于定量指标的水质参数的评价又适用于定性指标的水质参数的评价，可以用于环境质量评价体系的建立。高学民n鲫等将BP网络应用于长江水系水质研究，并与GIS相结合，充分显示了BP网络在环境质量评价中的简捷高效性。郭宗楼n钔研究了RBF网络在水质评价及湖泊富营养化程度评价中的应用，应用最小二乘法进行网络训练，避免了

5、BP网络计算量大的问题，结果表明，RBF网络的分类能力、5东北师范大学硕士学位论文逼近能力及学习速度均优于传统的BP网络，在环境质量评价中，该模型评价结果客观，通用性强。(4)人工神经网络用地下水环境质量评价．卢新卫啪1(1998年)建立了8输入(总硬度、矿化度、NO一。、As、CⅣ、Hg、F一、C。H。oH)的3层BP网络模型，并用该模型对某地区的地下水环境质量作了评价。结果表明，该方法运用简便、精确可靠、可判性强。倪深海乜13(2000年)以总硬度、硝酸盐氮、挥发酚、六价铬、砷和铁等六项污染因子为输入，建立了含有两个隐含层的BP网络模型，对城市6眼水井的地下水水质进行了评价，并与综

6、合指数法、模糊综合评判法评价结果进行了对比讨论，说明了BP网络模型用于地下水水质评价具有可行性，与传统方法相比提高了评价的精度和客观性。(5)人工神经网络用于湖泊富营养化程度评价郭宗楼乜21(1997年)选用叶绿素(Chla)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(CoDh)、透明度等5个参数作为基本评价因子(网络输入)，建立了一个三层前向式神经网络，并以改进的BP算法对网络进行了训练。并用训练好的网络模型对国内11个湖泊的富营养化程度进行了评价，结果表明，BP人工神经网络用于湖泊的富营养化程度评价简便实用，具有客观性和通用性，有广泛的应用前景。胡明星乜31(1998年)提出了基于

7、多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型(4输入)，该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明，模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。谢宏斌乜41(1999年)在采用权重贡献率分析法优选因子和确定因子权值的基础上，应用BP人工神经网络对南湖水质富营养化进行综合评价，并将BP法评价结果与用分级评分法的评价结果进行了比较，其结果与目前通用的评分法的评价结果一致，该方法适用性强，通用性好。任黎啮1等