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1、INSPECTIONANDQUARANTINESCIENCE检验检疫科学Vol.18No.62008年第6期BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用123芦春梅马成有曹剑锋（1.吉林出入境检验检疫局，吉林长春，130062；2.吉林大学环境与资源学院，吉林长春，130026；3.吉林大学农学部公共教学中心化学教研室，吉林长春，130026）摘要：基于模糊综合评判和灰色聚类法的不足，应用神经网络理论与方法建立地下水环境质量评价B-P网络模型，对磐石市的地下水进行评价，并与综合评价法的评价结果进行了比较。结果表明：用B-P神经
2、网络模型评价地下水是可行的，该模型具有很强的学习、联想和容错功能，其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法，使得地下水评价结果的精度大大提高。关键词：BP神经网络模型；地下水；质量评价中图分类号：X-651APPLICATIONOFBPNEURALNETWORKMODELINQUALITYEVALUATIONOFGROUNDWATERLUChunmei1,MAChengyou2,CAOJianfeng3（1.JilinEntry-ExitInspectionandQuarantineBureau,Changchun,
3、Jilin,130062,P.R.China,2CollegeofEnvironmentandResources,JilinUniversity,Changchun,Jilin,130026,P.R.China;3AgriculturalDepartment,JilinUniversity,Changchun,Jilin,130026,P.R.China）Abstract:Forfuzzycomprehensiveandgrayclusteranalysisareinsufficient,thepaperpresentsB
4、-Pneuralnetworkmodelforenvironmentqualityevaluationofgroundwater.ThequalityofgroundwaterofthecityofPanshiinJilinProvinceisevaluatedandcomparedwiththeevaluationresultstocomprehensiveevaluationmethod.Itshowedthemodelpossessedstrongfunctionsofstudy,associationandfaul
5、ttolerance.Moreover,theanalysisresultsandprocessapproachthementalprocessandanalysismethodofhumanbeingwhichgreatlyimprovetheaccuracyofgroundwaterqualityevaluation.Keywords:BPneuralnetworkmodel;Groundwater;Qualityevaluation1前言价。其中，BP神经网络是应用最为广泛的一类。目前用于地下水环境质量评价的方法主要
6、有综合2BP算法原理指数法、模糊综合评判法及灰色聚类法3种。综合指学习功能是人工神经网络最主要的特征之一，最数法存在划分间隔过大，不能反映水质的实际情况等常用的学习算法是反向传播算法（Backpaopagtion）不足。与其相比模糊综合评判法克服了上述缺陷，但简称BP算法。通常采用三层结构，一个输入层，一其本身采用“取小”（∧）、“取大”（∨）时误差较大，个隐含层，一个输出层。甚至出现反常情况，以致出现“失真”或“失败”而从本质上说，BP模型是对样本集{（xp,yp）│p=1,2,无法判别。另外模糊综合评判法和灰色聚类法都
7、必须Λ,N}mnm进行建模，即建立数据对应关系R→R（R缀xp，设计若干不同的隶属函数或白化函数，这些函数的设nR缀yp）。从数学角度来看，它是一个通过连续函数来计不仅因人而异，模式也难以通用。逼近拟合曲线（或面或体）的一种想法，网络的学习就神经网络（ArtificialNeuralNetworks简称ANN）是创建连续函数的过程。数学表达式为y=sign(Σwx-作为一种新技术，以其非线性映射、学习分类和实时θ)。优化等基本特性为模式识别、非线性分类、人工智能BP算法的步骤是：等研究开辟了新的途径。各类评估或评价问题本质
8、上（1）初始化，即随机地给各层权重系数{wij}、{wjk}和多属于模式识别或非线性分类问题。地下水环境质量阈值{θj}、{θk}赋予（+1，-1）间的随机数。评价的实际是：在确定了评价指标后，将待评价的样（2）随机地选择一模式（影响地下水环境质量的主本指标监测值与标准样本进行比较分析，判断其与哪要污染
