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1、基于BP神经网络的道路交通环境影响综合评价模型楼文高基于BP神经网络的道路交通环境影响综合评价模型ArtificialNeuralNetworkbasedModelforRoadTrafficEnvironmentalQualityEvaluation楼文高(上海理工大学,上海200093)LOUWengao(UniversityofShanghaiofSciencesandTechnology,Shanghai200093,China)摘要:根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准,利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数
2、据。应用非线性模拟性很强的BP神经网络技术对道路交通环境质量进行综合评价,克服了物元分析等综合评价方法存在的不确定性和受人为因素影响等缺陷,提高了综合评价的客观性和合理性。评价实例表明:文中提出的生成训练样本和用BP神经网络建立道路交通环境质量的综合评价模型是合理的和可行的。关键词:道路交通环境;BP神经网络;综合评价;样本中图分类号:X8202;TP183文献标识码:A文章编号:1006-4281(2004)03-0003-03Abstract:Accordingtotheroadtrafficenvironmentalqualityevaluationindexe
3、sandtheirgradestandards,efficientsamplesbasedontherandomdistributiontheorywereproduced.TheBPneuralnetwork(BPNN)withhighnonlinearityfittingcapacitywasappliedtocomprehensiveevaluationofroadtrafficenvitonmentalquality,thusovercametheshortagessuchasuncertainty,maninfluenced,etc.,inelementmattera
4、nalysis.TheBPNNbasedmodelpossessedtheobjectiveandrationalization.Thestudiedcasesshownthattheapproachproducingsamplesusedforlearning,verifyingandtestingtheBPNNbasedmodelandtheapplicationofBPNNtoevaluationmodelwerefeasibleandreasonable.Keywords:roadtrafficenvironmentalquality;BPneuralnetwork;com
5、prehensiveevaluation;sample尽管在以往的城市交通规划中,一些城市借鉴1评价指标的选定及其分级标准国外经验进行了交通环境影响现状的分析与评价的11选定评价指标初步尝试,然而在城市交通环境影响评价方面,国内根据影响道路交通环境质量评价指标的科学至今尚无一套完整的、可供实际使用的体系和方性、系统性、动态性、可测性和数据的易获得性等原[1-2]法。从20世纪80年代迅速发展而得到广泛应则,参考衡量道路交通环境质量的大气环境质量和用的BP神经网络技术具有很好的非线性模拟能区域环境噪声等二大类主要指标,根据国家标准,衡力,可有效地克服不确定性和人为因素等的影量空
6、气质量的指标主要有:氧氮化合物(NO、NO2)、[3-4]响。文中以某市4条道路的环境质量综合评价一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)和悬浮颗粒等;衡量为例,说明了建立BP神经网络模型的过程。因为区域环境噪声质量的指标主要有L10、L90和等效声采用连续实数表示交通环境质量,方法的结果比物元分析等综合评判法的结果更精确、直观和精细,计收稿日期:2004-03-12算结果还可应用于道路交通环境质量的演变和趋势基金项目:上海市教委高等学校科学技术发展基金资助分析。项目(01H03)作者简介:楼文高(1964-),男,杭州人,教授,硕士。同济大学环境科学与工程学院市政工程专业在职博士生。3
7、交通环保第25卷第3期2004年6月级Leq等,为此建立了由二大类8项监测指标组成的总而言之,合理的神经网络模型是具有合理隐[1]层及其节点数、训练时没有发生(过训练)现象、求得道路交通环境质量综合评价指标集。12评价标准全局极小点和同时考虑网络结构复杂程度和误差大根据环境空气质量标准!(GB30951996)和小的综合结果。城市区域环境噪声标准!(GB309693),将道路交通
