MATLAB实现的BP神经网络在大气质量评估中的应用研究

本文主要探讨了如何利用MATLAB软件中的BP神经网络进行大气环境质量的评价。作者通过编程实现了一套基于BP神经网络的评价系统，并对比了传统的物元评价法、模糊综合评判法、模糊聚类分析法和灰色聚类分析法，得出BP神经网络在评价中的有效性和实用性。 在大气环境质量评价领域，有很多种方法，如综合指数法（API法）、模糊综合评判法、模糊聚类分级法、灰色聚类法和物元评价法等。然而，每种方法都有其局限性。例如，综合指数法简化了复杂的环境信息，可能导致评价结果失真；模糊综合评判法和灰色聚类评价法在构建隶属度函数时过程复杂。作者指出，大气环境质量评价本质上是一个模式识别问题，这为BP神经网络的应用提供了可能性。 BP（BackPropagation）神经网络是一种多层前馈网络，其学习机制基于Widrow-Hoff算法和Sigmoid等非线性转移函数。网络通常包含一个或多个隐藏层，隐藏层神经元使用Sigmoid函数来处理输入信号，产生非线性的输出。Sigmoid函数能够将连续的输入值映射到(0,1)之间，便于网络进行学习和调整权重。 BP神经网络的工作原理是通过反向传播误差来调整神经元之间的连接权重，以最小化预测输出与期望输出的误差。这一过程可以持续进行，直到网络的输出达到满意的精度或训练次数达到预设阈值。 在文中，作者使用MATLAB的神经网络工具箱编写了BP神经网络的评价程序，将大气环境中的各项污染物浓度数据作为输入，网络根据设定的标准级别进行学习和分类，最终得出环境质量的评价结果。通过对比传统方法和神经网络方法的评价结果，发现BP神经网络能够提供客观且实用的评价结论。 BP神经网络在大气环境质量评价中的应用表明，这种方法可以有效地处理和分析环境数据，弥补传统评价方法的不足，提高了评价的准确性和效率。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，为神经网络模型的建立和优化提供了便利，使得此类复杂问题的解决变得更加高效。