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发布时间:2021-04-27

神经网络(又称人工神经网络, Neural Networks) , 是由众多非常简单的神经元连接而出

的一个网络, 通过仿真人脑细胞的分布式工作特点和自 的组织功能构建并行处理、 自自学

和非线性映射等功能。 尽管每个神经元结构、 功能都不复杂, 但网络的整体动态行为却

是极为复杂的, 可以组成高度非线性动力学系统, 从而可以表达很多简单的物理系统。 神

经网络作为一种叙述和刻画非线性现象的强有力工具, 具有较强的自 自学、 自组织、 自

适应能力等特点, 特别适合于对具有多因素性、 不确定性、 随机性、 非线性和随时间变

化特性的对象进行研究

[5]。 神经网络在环境科学与工程中的应用如环境质量评价、 环境

系统因素预测、 环境因素定量关系仿真、 构效分析、 成因分析和污染防治系统建模已取

得了 令人瞩目的进展。

空气质量预报主要是依靠环境空气质量自动监测系统连续不断地实时监测数据, 并

自动传输到控制室, 经数据处理后得出当天的空气污染指数, 再向社会公布。 自 动监测

系统每 4 分钟就产生一组监测数据, 连续不断地测量, 然后计算出有小时均值和日均值,

一般来说, 日 均值是采用上一天中午 12 时到次日 12 时的数据。 根据环境空气质量标准

和各项污染物对人体身体健康和生态的影响来确认各级污染物浓度的限值, 详细请参考序言

表一: 中华人民共和国***标准空气质量标准(GB3095-1996) 各项污染物的浓度限值

(1999 年) 。

环境空气质量由于不受风向、 风速、 气温、 湿度、 污染源排放情况等多种因素的影响,

使得环境空气质量问题具备很大的不确定性。 论文将 BP 神经网络应用到环境空气质量

当中, 利用 MATLAB 的神经网络工具箱训练网络, 创建起了环境空气质量检测模型。

1 BP 神经网络阐述

1 . 1 基本原理

BP 神经网络是一种利用误差反向传播算法的人工神经网络, 具备很强的自自学自适

应抗干扰能力。 其网络结构由输入层中间层(隐层) 和输出层包含, 输出层接管到的信号

经过隐层***缩放后再由输出层, 信号传送时每一层神经元通过权值只影响下一层神经

元的状态, 结构模型图如图 1

图 1 BP 神经网络结构模型图

其基本原理是: 先从基础数据中得出有代表性的网络输入信号(即训练样本) , 并根


据所要关心的具体问题构造出有希望的目标信号(教师样本) 输入网络, 然后在网络学习和

自适应过程中, 通过输出信号在正向的***放大传播和误差的反向传播, 不断改动和调

整各层神经元的连接权值, 使输出信号与期望目 标输出信号间的误差减至***小, 当其值

大于某一等价值时, 即认为完成或训练好该神经网络, 在此基础上将展开下一步的预测

或拟合。

1 . 2 BP 算法自学过程

BP 算法自学过程由信号的正向传播与误差的偏移传播两个过程组成。

设输入为 P, 输出神经元有 r 个, 说明了层内有 s1 个神经元, ***函数为 F1, 输出

层内有 s2 个神经元, 对应的***函数为 F2, 输入为 A, 目标矢量为 T。

(一) 正向传播: 输出样本→输入层→各隐层(处理) →输出层

1) 隐含层中第 i 个神经元的输出为:

1 ,..., 2 , 1 ), 1 1 ( 1 1

1

s i b p w f a

i j

r

j

ij i

= + =

=

2) 输出层第 k 个神经元的输出为:

2 ,..., 2 , 1 ), 2 1 2 ( 2 2

1

1

sk b a w f a

k i

s

i

ki k

= + =

=

3) 定义误差函数为:

2

2

1

) 2 (

2

1

) ,(

=

− =

s

k

kk

a t B W E

注 1: 若输入层实际输入与期望输出(教师信号) 不符, 则转入 2)(误差 偏移传播

过程)

(二) 误差反向传播

[2]: 输出误差(某种形式) →隐层(逐层) →输入层

1) 输出层的权值变化

对从第 i 个输入到第 k 个输入的权值


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