本文關(guān)鍵詞：基于BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的六安市空氣質(zhì)量預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國目前的空氣質(zhì)量環(huán)境存在很多問題,其中PM2.5和PM10的大氣污染物較為突出�？諝馕廴静粌H影響當(dāng)?shù)厝藗兊纳硇慕】?而且嚴重破環(huán)生態(tài)環(huán)境,對城市的經(jīng)濟發(fā)展、投資環(huán)境影響甚大。我們?nèi)绻茉趯崟r檢測大氣污染的同時,再研發(fā)出空氣質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng),這將會使我們達到主動預(yù)防的目的從而改善環(huán)境。國務(wù)院也在相關(guān)計劃中明確提出全國各地需“建立監(jiān)測預(yù)警體系,提高監(jiān)測預(yù)警的準確度,及時發(fā)布監(jiān)測預(yù)警信息�！苯�(jīng)典的回歸統(tǒng)計模型和數(shù)值預(yù)報模型是當(dāng)前國內(nèi)外大多數(shù)城市用于空氣質(zhì)量預(yù)測所采取的方法,但不能滿足海量數(shù)據(jù)的管理和利用,準確率較低,沒有形成良好的決策支持功能。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于函數(shù)逼近,具備非線性處理能力和容噪能力。然而在實際應(yīng)用中BP也會有很多缺陷,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練可能會陷入局部極小點,學(xué)習(xí)算法的收斂速度慢等。故本文用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)閾值以進一步提高空氣質(zhì)量預(yù)測能力。為此本文研究了在Delphi環(huán)境下實現(xiàn)基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的空氣質(zhì)量預(yù)測模型。本文所做的主要工作有以下幾個方面：(1)根據(jù)收集的2011-2015年5年的空氣污染物濃度數(shù)據(jù)研究得出規(guī)律,從2015年的1月到2月可看出主要要污染物為PM10和PM2.5,且濃度在增加。在2011-2014全年中,S02年均濃度前兩年相同,后兩年年均濃度在增加；N02年均濃度在前2年年增加,13年少降,14年又大幅增加；可吸入顆粒物年均濃度在11-14年中,一直在不斷增加。分析了六安氣候特征,空氣質(zhì)量如何劃分等級,為后面基于時間序列的網(wǎng)絡(luò)模型確立輸入因子。(2)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法,用Delphi編制了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。概述了經(jīng)典統(tǒng)計模型,預(yù)測2011年1月到12月的S0：污染物濃度值。再用5-5-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP模型,以10月份為訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測11月份值,并與經(jīng)典統(tǒng)計模型預(yù)測的11月份值進行實驗對比,結(jié)果顯示BP網(wǎng)絡(luò)模型性能較好。(3)分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺陷,研究了遺傳算法,在其算法實現(xiàn)中如何進行選擇、交叉、變異,以及遺傳算法如何解決編碼、適應(yīng)度函數(shù)和在本文中如何用它來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)閾值的問題。優(yōu)化后的BP模型較優(yōu)化前的BP模型,其實驗對比結(jié)果顯示優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)誤差在進一步減小。(4)用Delphi編制出BP-GA相結(jié)合的空氣質(zhì)量預(yù)測模型。分別用5-5-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP模型、BP-GA模型與傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型去預(yù)測S02的污染物濃度值,對3種模型的實驗結(jié)果進行分析；均用5-5-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP模型和BP-GA模型分別預(yù)測PM10,PM2.5,NO2的值,兩種模型性能作比較；用10-5-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP-GA模型預(yù)測PM10與5-5-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP-GA模型預(yù)測PM1o,兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別作比較。
【關(guān)鍵詞】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 空氣質(zhì)量預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：X51;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景與意義10-11
• 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.4 空氣質(zhì)量預(yù)報方法14-15
• 1.5 本文研究的主要內(nèi)容15-17
• 1.6 本文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 1.7 本章小結(jié)18-19
• 第二章 六安市空氣質(zhì)量的污染特征19-28
• 2.1 六安市地形、氣候特征19
• 2.2 六安市空氣污染的監(jiān)測站點19-21
• 2.3 六安市空氣污染的變化趨勢21-24
• 2.4 空氣質(zhì)量指數(shù)劃分24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測28-51
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征28-32
• 3.1.1 人工神經(jīng)元參數(shù)及其特征28-31
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)31-32
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理32-39
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型32-33
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法33-39
• 3.3 基于回歸統(tǒng)計模型的空氣質(zhì)量預(yù)測39-44
• 3.3.1 基于氣象因子的樣本分類40
• 3.3.2 空氣質(zhì)量預(yù)測40-44
• 3.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的空氣質(zhì)量預(yù)測44-47
• 3.5 對比試驗47-50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 第四章 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化51-67
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷51
• 4.2 遺傳算法的基本原理51-57
• 4.2.1 遺傳算法的基本操作52-54
• 4.2.2 遺傳算法需解決的問題54-56
• 4.2.3 遺傳算法的步驟56-57
• 4.3 基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)閾值57-61
• 4.4 對比實驗61-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第五章 基于BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測67-86
• 5.1 基于BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型67-70
• 5.2 基于BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空氣質(zhì)量預(yù)測模型實現(xiàn)70-76
• 5.3 對比實驗76-85
• 5.4 本章小結(jié)85-86
• 第六章 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 總結(jié)86
• 6.2 展望86-88
• 參考文獻88-91
• 致謝91-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文92

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