公用工程设计 Alic Uailities Design
【文章编号】1007-9467(2010)07-0074-04
人工神经网络在区域短期大气环境
质量预测预警中的应用 ■李德志，李彦涛，李峰（西安重型机械研究所有限公司，西安710032）
【摘要】通过运用人工神经网络的多层神经网络对某区大气污染物SO,浓度的实测值进行训练学习，建立模型，再用此模型对SO，浓度进行预测和预报，以达到对大气环境质量进行预测预警的作用，应用实例表明：人工神经网络应用于大气环境质量预测预警是比校理想的。
【关键词】大气环境质量；SO浓度；人工神经网络；预测和预警
【中图分类号】TU993.2
【文献标志码]A
Short-term Prediction and WarningofRegional AtmosphericEnvironmentalQualitybyArtificial
Neural Networks
LI De-zhi, LI Yan-tao, LI Feng
(Xi'an Heavy Machinery Research Institute Co,Ltd, Xian 710032,
China)
[Abstract]The data examples of SO, concentration, air press, temperature, relative bumidity, wind speed, wind direction that was trained by multilayer ANN was built a predicted & warned model, for predicting short-term SO,concentration of regional atmospheric environment in Wuyang industrial area, Shanxi province. The results showed, the application of artificial neural networks on atmospheric quality predicting & waming is reasonable and has manyadvantages.
[Key words]Atmospheric environmental quality; Sulfur dioxide concentration; Artificialneuralnetworks; Prediction& waming
环境管理和规划中，如何更合理的进行大气环
境质量预测预警，寻求有效地控制和改善环境质量 74
万方数据
的相应措施，是当前环境科学研究的一个重要内容。由于环境特征的变化和发展受到许多因素的影响和制约，因此环境质量的变化存在着复杂的非线性关系，以及各因素的模糊性，至今没有统一的预测模式。
近年来迅速发展的人工神经网络，由于具有人脑思维的特点和具有自学习、自适应及自组织的功能，应用于模式分类与识别有适应性强、客观性好的优点，已广泛地用于系统控制和预测等方面。M.W Gardner、J.C.Ruiz-Suarez、M.W.Gardner和S.R Dorling等多人已分别利用人工神经网络在大气科学中的应用进行了不同方向和深度的研究。
通过运用人工神经网络的多层神经网络对大气
污染物SO，浓度的实测值及其相关因子进行训练学习，从而建立大气污染物SO，浓度与其在大气中的限制因子的相关模型，再用此模型对SO,浓度进行预测预警，以达到对大气环境质量进行预测预警的作用。
1人工神经网络原理及特性
1.1人工神经网络ANN（ArtificialNeuralNetworks）原理
人工神经网络是一种模仿人类神经系统的数学模型，是由大量的处理单元（神经元，即网络节点)组