PSO优化的神经网络大气污染预测模型研究

"该文研究了基于神经网络的大气污染预测模型，结合粒子群优化（PSO）算法，构建了具有广泛适用性的大气质量评价方法。文章详细探讨了PSO算法的原理和流程，并介绍了人工神经网络的基本概念，包括工作方式、信息处理特点、分类以及拓扑结构。文中提出了一个基于PSO的大气质量综合污染损害率评价模型，通过参数优化得到更具有普适性的计算公式。此外，还介绍了输出-输入反馈Elman（OIFElman）网络在大气污染预测中的应用，通过实例预测展示了其在非线性逼近和预测能力上的优势，证实了其在实际环境空气质量预测中的潜力和价值。关键词涉及PSO优化、污染损害率计算、评价模型和神经网络预测技术。" 本文的核心内容围绕大气污染预测模型展开，首先介绍了PSO算法，这是一种高效的全局优化工具，能够用于寻找计算大气污染损害率公式的最优参数。PSO算法的原理是模拟群体智能行为，通过迭代过程找到问题的最优解。在神经网络部分，文章简述了神经网络的基本工作原理，强调了其非线性处理能力和适应性，特别是Elman网络在处理时间序列数据上的优势。 接着，文章构建了一个基于PSO的大气质量综合污染评价模型。这个模型考虑了不同级别大气污染的损害率，通过PSO优化确定了关键参数，使得模型能够适用于多种大气污染物。模型的实施步骤包括计算各级别污染损害率目标值、PSO算法优化参数、确定损害率与评价级别的对应关系，以及构建综合污染损害率评价模型。 最后，作者引入了OIFElman网络进行大气污染预测。OIFElman网络是一种递归神经网络，能够处理动态系统的预测问题。通过实例分析，证明了OIFElman网络在大气污染预测上的准确性和实用性，为未来的大气环境管理提供了有力的工具。 这篇论文结合了优化算法和神经网络技术，建立了一个有效的大气污染预测和评价体系，对环境保护和污染控制提供了科学的决策支持。