文档详情

4神经网络模型的训练与测试.doc

发布:2017-06-11约7.11千字共5页下载文档
文本预览下载声明
基于BP神经网络的空气质量综合指数评价* 张卫星,张桂香,谭成午 湖南大学 机械与运载工程学院,湖南长沙410082 摘要:针对城市空气质量的评价问题,通过人工神经网络理论和方法,建立城市空气质量评价的BP神经网络模型,神经网络的拓扑结构为5-4-1。在Matlab环境下进行神经网络的仿真训练和评价,结果表明使用BP神经网络方法来评价空气质量综合指数是可行的。该模型分析结果和过程都是模拟人脑的思维过程和分析方法,具有很强的学习能力和较好的容错功能。改进的学习速率自适应调整算法在一定程度上克服了BP神经网络收敛速度慢的缺陷,对比评价结果和期望输出表明,评价最大相对误差为7.3%,平均误差为4.5%,能够满足城市空气质量综合指数评价的精度要求。 关键词:BPNN;环境评价;空气质量;仿真分析 文献标识码:A 中图分类号:X820.2* 文章编号: Assessment Of Air Quality Comprehensive Index Based On BP Neural Network Zhang Weixing, Zhang Guixiang, Tan Chengwu (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) Abstract: For the evaluation of urban air quality,Using artificial neural network theory and method,Establish a BP neural network model to evaluate urban air quality。The topology of the neural network was 5-4-1. the neural network has been simulation trained and evaluated by the software of Matlab and The results show that using the BP neural network method to evaluate air quality comprehensive index is feasible. Because of the model analysis results and process are simulate the human brains thinking activities and analysis method, thus has a strong learning ability and good fault tolerance. Improved learning rate adaptive adjustment algorithm overcomes the shortcomings of slow convergence of BP neural network to a certain extent. Comparing the evaluation results and the desired output,Maximum relative error is 7.3% and the average error si 4.5%. Evaluation of performance can satisfy the requirement of the urban air quality comprehensive index evaluation precision. Key words: BPNN; Environmental evaluation; Air quality; Emulation analysis 引言 空气质量评价是环境评价的重要方面,近年来国内外学者在深入研究的基础上提出了模糊综合评价法、综合指数法和灰色聚类法等多种方式[1, 2]。随着人工神经网络的发展,给空气质量等环境评价带来了一种方法,误差反向传播、径向基和自组织竞争神经网络在环境评价中各有所长,其中误差反向传播神经网络以其出色的预测精度,以及通过对训练参数的调整,能够获得较好的预测结果在环境预测中得到广泛应用[3]。 BP神经网络虽然存在训练速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,但其评价结果出色,比较适合空气质量综合指数的实时性要求不高的评价系统[4]。BP神经网络作为一种梯度下降算法的有导师学习算法,通过训练使实际输出和期望输出的均方差最小,以此过程来解决预测问题[5, 6]。本文以影响空气质量综合指数的五项测量指标作为特征
显示全部
相似文档