BP人工神经网络在生态环境脆弱性评价方面的应用——以乌拉特前旗为例
人工神经网络在环境科学中的应用
Ａ Ｎ方法以自身 的优势弥补 了经典数值算法的不 Ｎ 足， 实际应用已充分显示 ， Ｎ Ａ Ｎ可 以成功地解决 复 杂环境系统非线性关系模拟的众多 问题 ， 其精确性 大 大 优 于 常 规 方 法．因 此 ，Ｏ世 纪 ９ ２ Ｏ年 代 以 来 ， ＡＮＮ 已在 环 境 科 学 与 工 程 的 环 境 质 量 评 价 与 预 测、 大气颗粒物源解析 、 监测点 的优化布置等方面获 得 了广泛 的应 用．
关键词：人工神经 网络 ； 境科 学 ； 环 预测
中 图 分 类 号 ： ３ Ｘ２ 文献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：Ｇ） ７ ６ （Ｏ ７ Ｏ —０ ００ （ Ｏ Ｏ Ｏ ２ Ｏ ） １０ ５ －３
人工 神 经 网 络 （ ｔｉａ Ｎｅｒｌ ｔ ｒｓ简 Ａｒｆ ｉｌ ｕａ ｗｏｋ ， ｉｃ Ｎｅ 称 ＡＮＮ） 源 于 ２ 世 纪 ４ 起 Ｏ Ｏ年代 ， 今发 展 已半 个 至 多世 纪 ， 它是 一 种数据 开采 技术 ， 一种 数据 挖掘 工 是
１ Ａ ＮＮ在 环 境质 量评 价 领域 的应 甩
网络） 自 、 组织映射网络（ Ｏ 网络） 其 中 Ｂ ＳＭ 等， Ｐ网
络 在实 际应 用 中最 为 广泛 ．
神经 网络是 由大量 的、 简单 的处理单元（ 称为神
经元 ） 泛 的互相 连接 而形 成 的复杂 网络 系统 ， 广 它反 映 了人脑 功 能的许 多 基 本 特 征 ， 一 个 高 度 复 杂 的 是
别适合处理需要 同时考虑许多因素和条件 的、 不精 确和模糊的信息处理问题． 它不使用显式的方程来 确定模型 ， 其建模过程更注重于手边的数据 ， 从数据 本身找出规律性 的、 基于特定问题的解． 另外 ， 它还 允许随着数据的输 入持续地创建模型 ， 尤其适用于
BP神经网络在二次污染的应用简述
BP神经网络在二次污染的应用简述1 引言人工神经网络是近几年来发展起来的一门新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，可以处理那些难以用数学模型描述的系统，可以逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经渗透到了各个领域。
近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。
在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃的方法之一。
由于影响水质的因素较多，目前用物理方法进行水质评价存在一些困难。
70年代我国使用的是综合污染指标法的“硬性分级划分”，目前使用的是灰色和模糊系统，如灰色集类法、模糊综合评判法等。
30多年来在评价原理的科学性和实际评价结论的合理性等方面都有了长足的发展。
然而，灰色和模糊系统两大类方法都仍然存在一些缺陷，如都需要设计若干不同的效用函数（灰色系统的白化函数、模糊数学的隶属函数等）以及人为地给定各评价指标的权重（或权函数）等。
这些效用函数和指标权重的给定往往因人而异，造成评价模式难以通用，而且增加了应用的困难和人为臆断因素对结论的影响。
事实上，在评价指标确定后，水质评价的过程是把这些指标的监测值与标准值进行比较和分析，在此基础上判断其与哪一级分类标准更接近。
因此，水质综合评价属于模式识别问题。
当前，迅速发展的人工神经网络已在模式识别中广泛应用。
本文将采用BP神经网络模型来预测管网水的水质，并将预测值与实际值做了比较分析。
针对管网水二次污染的原因，提出相应的对策。
2 BP神经网络BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
基于BP人工神经网络的滑坡预测分析
基于BP人工神经网络的滑坡预测分析刘娇玲;肖盛燮【摘要】Taking the slope sliding caused by Wenchuan earthquake as study object,the arti-cle uses BP artificial neural network to perform forecasting analysis on the stability of slope from epicentraldistance,earthquake intensity,gradient,front elevation,slope height,lithol-ogical characters and other factors.The result shows that BP artificial neural network is able to predict the stability of the slop efficiently.%文章以汶川地震引发的滑坡为研究对象,以震中距、地震烈度、坡度、前缘高程、坡高和岩性等影响坡体稳定性的因素为切入点,利用BP人工神经网络对实际坡体的稳定性进行了预测分析。
结果表明,BP人工神经网络方法能有效预测坡体的稳定情况。
【期刊名称】《西部交通科技》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P12-14,36)【关键词】BP人工神经网络;坡体稳定性;预测;分析【作者】刘娇玲;肖盛燮【作者单位】重庆交通大学防灾减灾工程研究所,重庆400074;重庆交通大学防灾减灾工程研究所,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】P642.220 引言2008年5月12日14∶28∶00，四川省汶川县发生里氏8.0级地震，震中央位于北纬31.119°、东经103.258°，深度约为33km，为浅源地震。
此次地震诱发了大量的山体崩塌、滑坡、泥石流等次生灾害。
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法是一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很好的非线性拟合能力和适应性，被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
BP网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外界输入的数据，隐藏层进行信息处理和转化，输出层则输出网络的结果。
BP算法主要包括前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，网络通过输入层接收输入信息，经过隐藏层的处理后，产生输出结果。
在反向传播过程中，网络根据误差信号，将误差一步步向前传播，不断调整各个层次之间的连接权值，直至误差最小化，从而实现网络训练和学习。
BP网络算法具有很强的泛化能力和适应性。
它不需要先验知识，不断通过调整权值来精确匹配输入数据与输出结果之间的关系，适用于处理各种复杂的非线性问题。
BP算法还具有很好的稳定性和鲁棒性，在模型参数调整过程中不易陷入局部极小值，训练后的网络具有很强的泛化能力和鲁棒性。
BP神经网络算法已经成功应用于图像识别、自然语言处理、文本分类、金融风险评估等领域。
例如，基于BP算法的手写数字识别系统，在MNIST（美国国家标准与技术研究所）数据集上取得了较好的识别率，已经被广泛应用于银行卡号识别等场景；基于BP算法的股票预测模型，在对历史股票数据进行训练后，能够对未来股票价格变化做出预测，帮助金融从业人员做出更为准确的投资决策。
总之，BP神经网络算法作为一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很强的非线性拟合能力和适应性，能够广泛应用于各个领域。
预计在未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，BP算法将会带来更多的应用和领域的拓展。
环境科学人工神经网络运用论文
环境科学人工神经网络运用论文环境科学人工神经网络运用论文1ANN概述1.1ANN的概念神经网络是由大量互连的神经元构成的网络，而ANN则是利用工程技术手段模拟人脑神经网络结构和功能，由简单神经元所构成的非线性动力学系统。
1.2ANN的特征ANN在模拟人脑，实现智能神经网络信息处理时具有6项特征。
1.2.1分布式存储信息在ANN中，信息(知识)的存储是按内容分布于大量神经元中，而且，每个神经元实际上存储着多种不同信息的部分内容。
1.2.2高强的容错性在ANN中，由于存在并行处理机制和冗余结构特性，一定比例的神经元(结点)不参与运算，对整个系统的性能不会产生重大的影响，由此，表现出高强的容错能力。
1.2.3并行处理信息在ANN中，大量的神经元可以同时对信息进行同样的处理，而且是大规模地对信息平行处理。
1.2.4信息存储和处理合二为一在ANN中，每个神经元都兼有存储信息和处理信息的功能。
1.2.5自学习性ANN可以对信息自行组织，自行学习，自行适应。
经过适应训练的神经网络具有潜在的自适应模式匹配功能，能对所学习的信息加以分布式存储或泛化。
1.2.6非线性映射逼近能力任意的连续非线性函数映射关系都可由某种多层神经网络以任意精度加以逼近。
这种组成单元简单、结构有序的模型是非线性系统建模的有效框架模型。
1.3ANN的基本结构ANN作为一个独立系统，在运行时从外界环境接受信息(输入层)，经过加工处理后，再将结果输出到外界环境中去(输出层)。
在信息处理过程中，各神经元间的连接并非是简单的信号传送通道，而是可以按神经元之间的连接强度系数(权值)，对信号作放大或缩小处理。
在大多数ANN中，这种连接强度系数是一个参变量，其改变方式由ANN的学习规则(算法)决定。
由此可见，ANN的结构由神经元、连接模式和学习规则3个基本要素构成。
应用最广泛的BP网络在输入层与输出层之间增加了隐含层(简称隐层)，其中，隐层的层数及结点数量视具体情况而定。
人工神经网络在大气环境质量评价中的应用
Abstract ; Aim at data inspection and mode identification of atmospheric environment , B-P network evaluation mode was established by the application of ar ificial neural network theory. This mode was applied in Jian幻 station successfully. Based on the evalut in ation of atmospheric environment , it was proved that ar ificial neural network is a new feasible method in atmospheric environment evalt
n a t io n .
Key wor ds : artificial neural network ; atmospheric environment ; environmental evaluation ; B-P algorithm
近 10 年来， 国内外学者根据不同的大气环境污 染状况 ， 提出了不同的大气环境质量评价的数学模
1. 1 学习信号的正向传播过程
1) 赋予网络初始状态的各层节点之间连接权值
量评价实 2一 例〔3 ]
根 江 试 据 津 验站1996 一 年SO ,N x,N 3 2000 Z O H
和降尘量4 个评价指标的大气污染监测数据( 见表 1) ， B-P 网络作大气环境质量评价。评价标准 用于 参考了国家大气环境质量平均浓度限值 3 级标准。 并在高于第 3 级标准外， 增加两极标准浓度限值， 见 表 20
生态系统脆弱性研究及其应用
生态系统脆弱性研究及其应用近年来，生态系统脆弱性的研究成为了环境科学、生态学以及可持续发展领域中的一个重要研究方向。
生态系统脆弱性研究主要关注的是生态系统在面临各种干扰和压力时抵御和适应的能力，以及其在面临威胁时所表现出的易受损性和复原能力。
生态系统脆弱性与可持续发展密切相关。
一个生态系统的脆弱性越高，其适应能力就越差，面临崩溃的风险就越大。
因此，通过对生态系统脆弱性的研究，可以更好地了解生态系统的变化及其影响，为制定和实施可持续发展战略提供科学依据。
生态系统脆弱性研究的内容广泛，主要包括生态环境变化预测、生态系统安全性评价、生态系统战略规划等方面。
下面就生态系统脆弱性的研究方法、评价指标、应用以及研究现状等方面进行阐述。
一、生态系统脆弱性研究方法生态系统脆弱性研究的方法多种多样，主要包括定量和定性两种方法。
定量方法主要通过统计分析、模拟实验等手段，对生态系统脆弱性进行测量和分析；定性方法主要通过文献分析、专家访谈、问卷调查等手段，获取和整理生态系统脆弱性的有关信息。
其中，定量方法在生态系统脆弱性研究中占据了重要地位。
主要涉及的技术包括经济学、网络科学、生物多样性保护、GIS等技术手段。
例如，通过GIS技术采用制图、区域划分等方法，探测并比较同地区海岸带生态系统脆弱性的程度差异，为海岸带环境治理和可持续发展提供科学数据和指导；利用网络科学中的网络分析方法研究农村生态系统脆弱性，阐明了当今中国农村生态系统面临的风险因素及其互动机制，为农村生态系统保护和可持续发展提供了科学依据。
二、生态系统脆弱性评价指标生态系统脆弱性研究需要确定一定的评价指标，以对生态系统脆弱性进行测量和评估。
评价指标的选取直接影响到生态系统脆弱性研究的结果和效果。
生态系统脆弱性的评价指标一般分为生态环境、社会经济和自然资源三个方面。
其中，生态环境包括生态系统多样性、稳定性、健康状况等因素；社会经济包括社会经济环境、可持续发展等因素；自然资源包括水资源、土地资源等。
基于BP神经网络的环境质量评估
地表水
0 . 100 0 0 . 102 4 0 . 215 6 0 . 109 4 0 . 149 6 0 . 286 4 0 . 175 5 0 . 286 4 0 . 262 8 0 . 159 0 0 . 522 4 0 . 185 0 0 . 168 4 0 . 151 9 0 . 900 0 0 . 744 2 0 . 522 4 0 . 333 6 0 . 149 6 0 . 133 0
第 2 卷第 4 期 2005 年 12 月
长沙理工大学学报 (自然科学版) Journal of Changsha University of Science and Technology( Natural Science)
Vol. 2 No. 4 Dec. 2005
文章编号 :1672 - 9331 (2005) 04 - 0093 - 04
节点和输出层 k 节点的连接权值 ; W ij 为输入层节点 i ( i = 1 , 2 , …, M ) 和隐层 j 节点的连接权值 ; x i 为输入 层节点 i 处的特征矢量 .
4) 计算网络输入矢量 y k 与训练样本的目标矢量 Tk 的误差信号 :
δ k =
y k - Tk y k 1 - y k
收稿日期 :2005 - 05 - 11 基金项目 : 国家 “十五” 重点科研资助项目 (MKPT2002006 - 2) 作者简介 : 张国栋 (1980 - ) ,男 ,四川合江人 ,中南大学硕士研究生 ,主要从事经济数学及其应用方面的研究 .
图1 BP 神经网络结构图
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长沙理工大学学报 (自然科学版)
7) 用 γ j 向减少误差方向调整权值 W ij 和阈值θ j:
( 6) ( 7)
基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度
基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度作者：陈博李迎春夏振平来源：《安徽农业科学》2019年第01期摘要[目的]利用BP神经网络预测林内PM2.5浓度。
[方法]利用人工神经网络理论，采用2013年7月—2014年5月野外实时监测数据，建立了以气象参数、污染源强变量和林分结构特征为输入因子，林内PM2.5小时平均浓度为输出因子的预测模型，并对其预测精度进行了评价。
[结果]BP人工神经网络模型能够很好地捕捉污染物浓度与气象因素和林分结构间的非线性影响规律，预测结果的平均相对误差为1.71×10-3，均方根误差为6.77，拟合优度达0.98，模型具有很高的预测精度。
而传统的多元线性回归（MLR）模型预测结果的平均相对误差、均方根误差和拟合优度分别为0.27、22.92和0.93。
[结论]研究成果印证了应用BP人工神经网络模型预测林内PM2.5浓度的可行性和准确性。
关键词PM2.5;BP人工神经网络;多元线性回归;林分结构中图分类号S771.8文献标识码A文章编号0517-6611（2019）01-0107-04doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.01.033开放科学（资源服务）标识码（OSID）：PM2.5指大气中直径小于或等于2.5μm的颗粒物，常被称为可入肺颗粒物或细颗粒物[1]。
虽然PM2.5只是大气成分中含量很少的组分，但其在空气中的重力沉降率几乎为零，长期在空气中悬浮，附着很多有机污染物和重金属元素[2]，对人类健康、环境和气候有重要影响。
植物作为环境绿化的主体，对空气有一定的净化作用，森林植被可以通过直接和间接的方式对大气中颗粒物的浓度产生影响[3-6]。
然而森林植被对PM2.5的作用研究尚处于起步阶段，林内PM2.5浓度变化规律及林内外浓度对比情况尚不清楚。
已有文献报道林内PM2.5的质量浓度受污染散发源、气象条件和林分结构等多种因素影响[7-10]，既存在林内PM2.5浓度低于林外，也存在林内PM2.5浓度高于林外的情况。
BP人工神经网络方法在矿产资源综合开发利用评价中的应用
BP人工神经网络方法在矿产资源综合开发利用评价中的应用［摘要］本文对矿业多目标决策提出了基于BP神经网络的最优化分析方法，根据客观数据构造出矿产综合开发利用水平模型评价标准，证明BP神经网络能有效地解决矿产资源综合开发利用评价问题。
［关键词］多目标决策；BP神经网络；矿产资源；综合开发利用评价矿产资源综合开发利用评价是一个典型的多目标决策问题，应用多目标决策的有关技术进行方案的排序选优，能较好地解决多方案的优化问题。
关凤峻根据给出的多个综合开发利用方案，采用的层次评价方法，建立评价体系并采用理想点法进行排序，选出最优方案。
宋光兴等人改进了理想点法中权重的确定方式，利用熵技术法确定矿产资源综合开发利用的评价指标的权重，并得出了排序选优的最终结果。
李学全等人提出了一种灰色关联度线性加权和方法，是解决矿产资源综合开发利用评价问题的一个有益的尝试。
周科平提出了一种新的多属性决策法，有效解决了主观确定的权重不精确的缺点。
陈林、曹树刚采用博弈论分析框架中混合策略情况下应用最优化方法，寻求混合策略Nash均衡的最优化点，作为多指标决策问题的优选方案。
矿产资源综合开发利用评价中权重的确定是一个关键，采用BP人工神经网络技术构建的非线性评价模型对矿产资源的综合利用水平进行评价，可避免人为确定各指标的权重带来的主观性。
本文试采用BP人工神经网络方法对矿产资源综合开发利用各个方案做出评价，并把评价结果与其他方法作比较，以验证方法的可靠性。
1 数据来源以及研究方法1.1 数据来源（1）数据来源于参考文献三篇论文的举例部分，某铁金矿经研究设计得出9个方案。
（2）将数据进行归一化处理，将每一列的数字xi代入归一化公式x*i=[SX （]ximaxxi′[SX）]即每一指标数据除以各自指标中的最大值，将数据划归在［0，1］范围之内。
1.2 研究方法BP人工神经网络简介：人工神经网络是将大量简单的神经元广泛连接而成，用以模拟人脑思维方式的复杂网络系统，具有自组织、自适应、自学习和容错性等特点，被广泛应用于模式识别、图像处理、自适应控制等领域。
模糊神经网络在环境安全评价中的应用
题目：神经网络与模糊理论学院：机电工程学院专业：机械工程姓名：学号：模糊神经网络在环境安全评价中的应用（第十三届可持续制造全球会议-从资源使用中分离增长）新西伯利亚国立大学经济与管理，Novosibirsk，俄罗斯联邦摘要本文着重讨论了作为环境安全领土实体的模糊现象水平的评估问题。
该研究提出了一种利用神经网络解决这一问题的方法。
应用神经网络可以克服输入方面现有信息的不足，并对领土实体的环境安全进行正确评估。
训练神经网络的方法用于此。
使用模糊神经网络的优点是灵活性和机会直接使用隐式参数和已知或未知数据的标准；容忍模糊和使用数据的矛盾。
这项技术允许解决以下任务：在环境安全方面对俄罗斯的学科进行类型化，并制定设想以增加其安全性；同时考虑到环境因素，对其发展变化进行预测。
1.介绍环境安全是社会运行的关键领域之一，它表明，如果没有适当的评估，就无法形成发展的替代方案。
目前，环境安全评价在缺乏充分、明确的信息、缺乏观察、定性和定量等因素的情况下，需要在大量投入数据分析的基础上快速决策。
环境安全是一个复杂的系统研究对象，难以根据环境安全水平建立有效的社会经济系统评价机制。
这里最强大的工具是使用模糊神经网络进行分类。
2.模糊神经网络应用研究综述神经网络是一种新兴的、非常有前途的处理技术，为研究复杂的多维现象提供了新的途径。
它们提供了非线性过程建模、处理噪声数据和适应实际过程的可能性。
自二十世纪起，神经网络的发展就开始了。
1943，维纳发表了控制论的工作，其基本思想是用数学模型来表示复杂的生物过程。
那一年，W. McCulloch和W. Pitts的形式化的概念的一种神经网络在基本文章的逻辑演算的思想和神经活动。
D. O. Hebb，F. Rosenblatt，B. Widrow，M.M. Bongard，Paul J. Verbos，A. I. Galushkin，福岛，T. K. Kohonen，J.J. Hopfield，D. I. Rumelhart，S. I. Bartzev，V. A. Ohonin，J. Hillton和其他人工神经网络理论作出了重大贡献。
人工神经网络的BP算法及其应用_胡金滨 (1)
BP algorithm and its application in artificial neural network
HU Jin-bin , TANG Xu-qing
1 2
( 1 .School of Computer Science and Technology , Suzhou University , Suzhou 215006 , China ; 2. School of Science, Southern Yangtze University , Wuxi 214064 , China)
附加动量法附加动量法使网络在修正其权值时不仅考虑误差在梯度上的作用而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响其作用如同一个低通滤波器它允许网络忽略网络上的微小变化特性在没有附加动量的作用下网络可能陷入浅的局部极小值利用附加动量的作用则有可能滑过这些局部极小值
DO I : 10 . 13274 / j. cnki . hdzj . 2004 . 04 . 001
1 1( -net +θ ) ( 9) 1 +e jk
将式( 8) 代入式( 9) 可将 f′ ( netjk ) 表示为 O jk 的 函数 : f′ ( netjk )= Ojk ( 1 -O jk ) ( 10)
由式( 10) 代入式( 6) 、式( 7) 可得在计算机上用 BP 算法对网络训练所需的微分方程 。 其中 , 误差函 数是均方差函数 , 且输出函数是 Sigmoid 函数 。 从推 导过程中可以看出 , 如选择另外的误差或激活函数 , 需对上述公式进行修正 。
∑w O
ji i
ik
( 1) ( 2)
O jk = f( net jk )
其中 k 表示当前的输入样本 , wji 为从神经元 i 到神经元 j 地连接权值 , Oik 为神经元的当前输入 , Ojk 为其输出 。 f 是激活函数 , 采用前面介绍过的 Sigmoid
BP神经网络在生态系统服务功能中的应用
BP神经网络在生态系统服务功能中的应用作者：于宝航张明来源：《安徽农业科学》2021年第06期摘要选取苏州市为研究地区，在生态系统服务价值评价方法的基础上，根据具体状况对苏州市的当量因子数值进行修改，确定土地利用类型中不同的服务功能的价值。
并将其作为网络学习的样本，然后建立BP神经网络，通过模型来研究土地利用类别的生态服务功能在时空上的演变规律。
关键词可持续发展;人工神经网络;区域分析;生态经济系统Abstract Suzhou is selected as the research area. On the basis of the ecosystem service value evaluation method， the equivalent factor value of Suzhou was modified according to the specific situation to determine the value of different service functions in the land use type. By using it as a sample of network learning， a BP neural network was established to study the temporal and spatial evolution of the ecological function value of land use categories through models.Key words Sustainable development;Artificial neural network;Regional analysis;Eco-economic systemConstance等[1]在1997年将全球的生态服务分为17类，并对其进行定量分析;谢高地等[2]通过调查问卷制定了完善的生态服务价值当量表。
神经网络在环境保护中的应用
神经网络在环境保护中的应用近年来，随着科技的不断发展，神经网络技术在各个领域中都得到了广泛的应用。
其中，神经网络在环境保护方面的作用日益凸显。
本文将探讨神经网络在环境保护中的应用，并对其意义和前景进行分析。
一、神经网络在环境监测中的应用环境监测是环境保护工作中的重要环节，而神经网络在环境监测中的应用可以大大提高监测数据的准确性和实时性。
通过将神经网络应用于环境监测装置中，可以对环境因素进行全面、准确的监测和分析，进而为环境保护决策提供科学依据。
例如，利用神经网络技术，可以对大气中的污染物进行实时监测和预测，为相关部门迅速制定应对措施提供支持。
二、神经网络在环境预测中的应用环境预测是环境保护的一项重要任务。
利用神经网络技术可以对各种环境变量进行预测和模拟，帮助环境科学家和决策者预测环境变化的趋势和可能的影响，从而合理安排资源和采取措施。
例如，通过建立神经网络模型，可以预测海洋温度变化对海洋生态系统的影响，为渔业资源保护和海洋环境管理提供科学参考。
三、神经网络在环境污染治理中的应用环境污染治理是环境保护的核心任务之一。
神经网络技术在环境污染治理中的应用主要体现在预警和控制方面。
通过建立神经网络预警系统，可以实时监测环境污染物的浓度和扩散情况，并提前发出预警信号，为相关部门采取措施争取时间。
此外，神经网络技术还可用于控制系统的优化，通过模拟和预测环境污染物的排放和传输过程，优化控制策略，减少污染物的排放和扩散。
四、神经网络在环境保护管理中的应用环境保护管理是确保环境保护工作有效进行的关键环节。
神经网络在环境保护管理中的应用主要体现在数据分析和决策支持方面。
通过建立神经网络模型，可以对环境监测数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和特点，为环境保护政策的制定提供科学依据。
此外，神经网络技术还可以为环境保护决策提供支持，通过系统模拟和数据分析，优化决策方案，提高环境保护工作的效益。
综上所述，神经网络在环境保护中的应用具有重要的意义和广阔的前景。
神经网络在生态环境预测中的应用研究
神经网络在生态环境预测中的应用研究生态环境是人类赖以生存的基础资源，而环境预测是保证生态环境可持续发展的重要手段之一。
近年来，随着人们对神经网络的了解逐渐加深，神经网络在环境预测中的应用也逐步受到广泛关注。
一、神经网络介绍神经网络是一种模仿生物神经系统运作方式的人工智能技术。
它由大量的处理单元（神经元）之间相互连接组成，每个神经元的输出信号可以作为下一个神经元的输入信号。
通过学习大量样本数据，神经网络可以自主地调整其中的权重和偏置，从而实现对数据的逼近或分类。
神经网络从结构上可以分为前馈神经网络、循环神经网络等各种不同类型，其中前馈神经网络是应用最为广泛的一种。
二、神经网络在环境预测中的应用1.气象预测气象预测作为环境预测的重要领域之一，一直以来都是人工智能技术的研究热点之一。
神经网络作为一种非线性处理技术，可以在捕捉到大量气象数据的同时，更好地模拟出气象系统的复杂变化规律。
目前已有很多研究表明，神经网络气象预测模型可以在降水量、温度变化等方面取得较高的成就。
2.水库水文预测水文预测是水资源管理的重要组成部分之一，而水库水文预测又是水文预测的重要环节之一。
通过对过去的水文数据进行学习，神经网络可以建立与水库水文变化相关的预测模型。
将神经网络应用于水库水文预测中，可以更准确地预测洪水、旱情等水文事件，并为相关部门的安全决策提供参考。
3.森林火灾预测森林火灾是生态环境中的重要问题之一。
传统的火灾预测方法主要依据人工观察和推测，而这种方法的准确率较低。
而通过神经网络模型，可以将各种影响因素（如天气、植被覆盖度、人为因素等）进行量化，训练出一个有效的预测模型，提高火灾预测的精度。
三、神经网络存在的问题虽然神经网络在环境预测中的应用具有广泛的前景，但同时它也存在一些问题。
首先，神经网络的训练需要消耗大量的时间和计算资源。
其次，神经网络在具体应用时会受到数据质量的影响，如果数据质量较差，则很难建立出有效的模型。
基于Matlab的BP神经网络在大气污染预报中的应用
基于Matlab的BP神经网络在大气污染预报中的应用基于Matlab的BP神经网络在大气污染预报中的应用雷蕾1秦侠姚小丽（北京工业大学，北京100022）摘要介绍了运用Matlab神经网络工具箱进行BP神经网络设计的基本方法与过程。
并将BP网络模型引入到大气污染预报领域,根据2004年至2005年英国伦敦Marylebone Road监测站的PM2.5监测数值，构建并选用合适的BP神经网络建立了大气污染物含量的神经网络预报模型。
计算结果表明,BP 模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。
关键词BP神经网络Matlab 大气污染Application of BP neural network based on Matlab in air pollution forecasting Lei Lei, Qin Xia, Y ao Xiaoli. (Beijing University of Technology, Beijing 100022)Abstract: The basic procedures of designing BP neural network utilizing Matlab neural network toolbox were introduced. BP model was applied by the authors in the field of air pollution forecasting, and a neural network forecasting model for air pollution based on the dataset of Marylebone Road London, UK was set up as well, the computation results showed that the BP model had good quality on forecasting precision and generalization ability. Besides, it provided a new method for urban air pollution forecasting.Keywords: BP neural network Matlab Air pollution1974年，WERBOS在其博士论文中提出了第一个适合多层网络的学习算法，但该算法并未受到足够的重视和广泛的应用，直到20世纪80年代中期，美国加利福尼亚的PDP （Parallel Distributed Procession）小组于1986年发表了Parallel Distributed Processing一书，将该算法应用于神经网络的研究，才使之成为迄今为止最著名的多层网络学习算法——BP 算法，由此算法训练的神经网络，称之为BP神经网络。
BP神经网络在环境污染数据挖掘中的应用
BP神经网络在环境污染数据挖掘中的应用作者：姚瑶赵瑞雪邱俊强来源：《科学与财富》2019年第20期摘要：主要介绍了神经网络的中BP神经网络的内容，结合BP神经网络可用训练人工神经元进行数据的分类和预测的特点，分析探讨了BP神经网络在环境污染数据挖掘中的应用。
关键词：数据挖掘；神经网络；BP算法引言：随着计算机网络和信息技術的高速发展，如何从海量数据中提取有用信息成为当务之急. 数据挖掘正是为顺应这种需要而发展起来的信息处理技术. 它借助某些专门算法，利用计算机从海量数据中提取有用的信息，揭示某些隐藏规律，从而有效预测和正确指导未来的工作. [1] 分类是数据挖掘的主要功能之一，它通过分析类，标记已知的训练数据集，导出描述并区分数据类或概念的模型函数，以便能使用该模型预测类标记未知的对象类. [1] 人工神经网络（ ANN ，Artificial Neural Network）是20 世纪 80年代后期迅速发展起来的人工智能技术. 它对噪声数据具有很高的承受能力，对未经训练的数据具有分类模拟的能力，因此在网站信息、生物信息和基因以及文本的数据挖掘等领域得到了越来越广泛的应用. 在多种 ANN 中，反向传播（ BP，Back-Propagation）网络是应用最广的一种形式[3] .1.神经网络定义（1）生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约1011个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
（2）人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价
基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价李洪义;史舟;沙晋明;程街亮【期刊名称】《应用生态学报》【年(卷),期】2006(17)8【摘要】利用ETM遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度,MODIS 地表温度产品提取的热度指数、气象指数及其它地学辅助信息作为神经网络的输入,野外调查标准兴趣区的遥感本底值评分值作为网络输出,建立一个3层结构的BP 神经网络生态环境遥感本底值预测模型.利用MATLAB软件对网络进行训练和研究区生态环境遥感本底值的预测输出,并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分.结果表明,总体分类精度达87·8%.利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的.采用先预测再分级的方法不仅能很好地评价区域生态环境质量,而且能够和区域生态环境类型紧密的结合起来.【总页数】6页(P1475-1480)【关键词】生态环境质量;生态环境背景值;BP神经网络;遥感【作者】李洪义;史舟;沙晋明;程街亮【作者单位】浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所;福建师范大学地理科学学院【正文语种】中文【中图分类】TP79;X171.1【相关文献】1.基于遥感生态指数(RSEI)的泰安市生态环境质量评价 [J], 胡晓; 朱元娇; 明安远; 马榆杰2.基于遥感生态指数的赣州城市生态环境质量评价研究 [J], 卢涛; 金国钢; 张德富3.基于遥感生态指数的生态环境质量评价——以黎川县为例 [J], 张方泽;龚循强;周秀芳;吕开云;许炳成4.基于遥感生态指数的东江源区2000-2019年生态环境质量评价 [J], 周萌;刘友存;孟丽红;焦克勤;李奇;邹心怡5.基于遥感生态指数的塔里木垦区生态环境质量评价 [J], 何亮;杜清;崔丽洋;关力伟;郭帅;蒋磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应用BP神经网络实现环境监测的优化布点
应用BP神经网络实现环境监测的优化布点
彭荔红;李祚泳
【期刊名称】《环境保护》
【年(卷),期】2000()4
【摘要】环境测点的合理布设关系到只用少量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境质量 ,采用传统的优化统计模型对监测数据进行分析处理一般较繁。
基于人工神经网络应用于模式分类与识别具有适应能力强、客观性好的特点 ,提出将人工神经网络BP算法与逐步聚类分析的思想相结合 ,实现对环境测点的逐步聚类优选 ,用该方法对贵阳市1992～1993年期间的16个大气环境测点的监测数据进行优选。
【总页数】3页(P17-19)
【关键词】神经网络;BP算法;优化布点;聚类分析;环境监测
【作者】彭荔红;李祚泳
【作者单位】厦门大学环境科学研究中心;成都气象学院大气电子研究所
【正文语种】中文
【中图分类】X830.1
【相关文献】
1.熵权多目标决策环境监测优化布点模型及应用 [J], 许丽忠;张江山;王菲凤
2.熵权物元分析法在辐射环境监测优化布点中的应用 [J], 林鸿雁;张江山;林少玲;温烨明
3.熵权TOPSIS法在新疆辐射环境监测优化布点中的应用 [J], 冯光文;胡有华;刘茜
4.最优分割分析在水环境监测优化布点中的应用 [J], 周劲;董吉文;张平
5.城市大气环境监测优化布点应用实例 [J], 陈珊珊
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