燃煤型城市环境大气质量综合评价的模糊神经网络模型
来源期刊:中国矿业2004年第1期
论文作者:周富春 熊德国 鲜学福
关键词:环境大气质量; 综合评价; 神经网络; 多准则学习;
摘 要:研究了基于多准则学习的模糊神经网络评价环境大气质量的模型.将环境质量评价标准作为模糊集,采用多输出神经网络,得到一个实际输出向量,把它作为评价样本对该模糊集的隶属度,较好地克服了常用的单输出网络人为规定评价指数的主观因素;把隶属度向量作为权值,对评价样本进行综合评分,以此对环境质量进行评价,避免了当隶属度向量各分量分布不集中时,最大隶属度原则所遇到的困难.采用基于多准则学习神经网络,较好地克服了基于单准则学习神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺点.
周富春1,熊德国1,鲜学福1
(1.重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室·重庆,400030;
2.重庆交通学院·重庆,400074)
摘要:研究了基于多准则学习的模糊神经网络评价环境大气质量的模型.将环境质量评价标准作为模糊集,采用多输出神经网络,得到一个实际输出向量,把它作为评价样本对该模糊集的隶属度,较好地克服了常用的单输出网络人为规定评价指数的主观因素;把隶属度向量作为权值,对评价样本进行综合评分,以此对环境质量进行评价,避免了当隶属度向量各分量分布不集中时,最大隶属度原则所遇到的困难.采用基于多准则学习神经网络,较好地克服了基于单准则学习神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺点.
关键词:环境大气质量; 综合评价; 神经网络; 多准则学习;
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