基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的中期报告.docx

基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的中期报告 一、研究背景 城市建设的发展势头迅猛，随着建筑工程的不断增加，施工扬尘污染问题日益突出。施工扬尘是指在钢结构建筑、道路施工、城市绿化、拆迁等工程中，由于刨削、破碎、运输等活动所产生的粉尘颗粒从工地散发出去，并在大气中传输扩散，影响周边居民的健康和环境质量。针对施工扬尘问题，国家、地方对各类施工工程的扬尘控制提出了要求和规范，但是施工扬尘量的实时监测和预警技术还存在一定的不足。 二、研究目的 本研究旨在通过数据采集、特征提取和建模分析等多项技术，构建一种基于BP神经网络的施工扬尘量化建模方法，实现施工扬尘量的准确预测，并为工地扬尘监管和控制提供科学依据。 三、研究方法及进展 （1）数据采集：在目标施工现场选取合适的监测点位，利用国家规格GB/T 14684-2011《环境空气与大气沉积物测试方法》和GB/T 16157-2012《短时间采样法测定大气颗粒物质量浓度》等标准方法，采集施工现场空气颗粒物的质量浓度等监测数据。 （2）特征提取：对采集到的数据进行处理，提取空气颗粒物的颗粒物质量浓度、平均风速、相对湿度、温度、PM2.5/PM10比值等与施工扬尘量相关的特征参数。 （3）建模分析：以BP神经网络为主要建模工具，根据特征参数构建神经网络模型，采用样本数据的训练来优化模型参数，并通过交叉验证、误差分析等方法进行模型验证和优化。 目前，已经完成了施工扬尘样本的数据采集和特征提取工作，并基于Matlab神经网络工具箱进行了BP神经网络模型的建模和分析，初步的实验结果表明，所构建的模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力，为后续的研究奠定了良好的基础。 四、研究意义及展望 本研究将为解决施工扬尘问题提供有效的技术手段和可行性解决方案，并为相关政策制定和工地扬尘监测提供科学依据。未来，我们还将深入研究模型的优化和应用，在全面提高预测精度的同时，探索更为智能化和实时化的扬尘控制方案和监测技术，为推动城市建设和环境保护事业的发展做出更大的贡献。