【摘 要】
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目前环境质量评价的方法很多,主要有综合指数法、概率统计法、热力学分析法、模糊数学法和灰色系统评价法等.这些评价法各具有一定的优点,但大都需要构造隶属函数或白化函数
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目前环境质量评价的方法很多,主要有综合指数法、概率统计法、热力学分析法、模糊数学法和灰色系统评价法等.这些评价法各具有一定的优点,但大都需要构造隶属函数或白化函数、确定各评价指标的权值及怎样客观与合理确定权值.而隶属函数或白化函数的设计不仅具有一定人为性,在某些情况下会丢失较多的信息,且权重的计算方法也有不合理的一面.为了突出主要污染指标在评价过程中的主要分担作用,但又尽量避免评价过程中丢失信息,该文建立了一基于神经网络的大气环境质量评价体系.该论文的研究工作,取得了以下几个方面的成绩:(1)用特征分析法优化监测布点,并与聚类分析法做了比较;(2)对于超出《国家空气质量标准》评价范围的评价,提出了按"阈值评价标准"进行评价;(3)对于属于《国家空气质量标准》评价范围内,大气中各污染物评价指标在大气环境质量评价中的分担作用,提出了层次分析法确定其赋权;(4)选用Matlab神经网络工具箱中的Kohonen神经网络对番禺区现代产业园进行聚类评价;(5)以单项指数评价作为比较标准,对神经网络、API指数法及灰色聚类法进行评价比较.
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