神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的空氣質(zhì)量預(yù)測

方成

摘 要：社會經(jīng)濟的增長促進社會工業(yè)化進度和人口城市化的加快，也由此帶來越來越多的環(huán)境問題，其中一大氣污染問題較為嚴峻。我國濟南市環(huán)保檢測站在針對大氣環(huán)境污染的防治方面，成立專項的城市空氣質(zhì)量自動檢測系統(tǒng)，以便通過大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析研究城市空氣質(zhì)量的變化。鑒于傳統(tǒng)的預(yù)測方式對精準歷史數(shù)據(jù)分析的諸多局限，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容噪能力和非線性處理能力對空氣質(zhì)量進行預(yù)測，是當(dāng)前環(huán)境管理部門獲取全面、精準、及時環(huán)境信息的有效途徑。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)路；資源分配網(wǎng)絡(luò)；聚類；空氣質(zhì)量預(yù)測

城市人口激增、交通能源開發(fā)利用，以及大型建筑的興起，產(chǎn)生的氮氧化合物、顆粒物、二氧化硫等大氣污染物給自然環(huán)境和資源帶去嚴峻挑戰(zhàn)。完善的城市環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)⒄麄€城市的空氣質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)及具體的污染指數(shù)和重點污染物等，直接傳達至環(huán)境監(jiān)測中心操控室的數(shù)據(jù)庫。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的空氣質(zhì)量預(yù)測，是現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)運用到空氣質(zhì)量監(jiān)測的重要成果。

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)標準的概述

一定意義上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理和檢索、儲存功能，使大量神經(jīng)元組建的非線性系統(tǒng)，且具備一定的學(xué)習(xí)、計算和記憶能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著特征是有大量簡單的神經(jīng)元構(gòu)成、無需建立精準的數(shù)學(xué)模型、強大的非線性映射能力、便于實現(xiàn)并行計算且容易傳輸有效的知識和信息。神經(jīng)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，以神經(jīng)元作為連接節(jié)點，并在節(jié)點之間有向連接為邊組成的整幅圖。結(jié)構(gòu)的連接方式相對多樣化，總的來說分為分層型和互聯(lián)型兩種。其中分層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將全部的神經(jīng)元按照功能劃分為輸入層、中間層和輸出層，每一層按照順序性分別相連。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播，是實現(xiàn)任意非線性輸入和輸出的映射。反向傳播學(xué)習(xí)算法，及BP學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練則主要利用樣本的輸入和輸出來實現(xiàn)，使得網(wǎng)絡(luò)形成輸入和輸出間的映射函數(shù)關(guān)系。當(dāng)前存在的缺憾在于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對BP初始值敏感度很強，導(dǎo)致收斂速度差異過大；BP學(xué)習(xí)算法常在誤差階梯曲面的平坦區(qū)域停滯，導(dǎo)致收斂緩慢直至出現(xiàn)不再收斂；算法過程中訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)極易陷入局部極小點；網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)量的選取方面沒能統(tǒng)一指導(dǎo)；學(xué)習(xí)速度規(guī)則性不明確且訓(xùn)練過程容易引發(fā)動蕩等。

數(shù)據(jù)的標準化研究中，為防止神經(jīng)元的過分飽和，減少因數(shù)據(jù)量綱不同引發(fā)的影響，規(guī)定輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本要全部進行歸一化處理。將所有的輸入數(shù)據(jù)歸一到零至一的區(qū)間范圍內(nèi)，而后面要進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出的結(jié)果則必要采取相反的方式處理。

2.樣本自組織聚類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空氣質(zhì)量預(yù)測

在預(yù)測領(lǐng)域，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力得到廣泛應(yīng)用。鑒于實際應(yīng)用中，樣本數(shù)據(jù)的產(chǎn)生存在諸多變性和不確定因素，導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)的累加和網(wǎng)絡(luò)的多次反復(fù)計算，造成不必要的精力和時間浪費。將自組織競爭網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)進行有機結(jié)合，通過自組織的競爭網(wǎng)絡(luò)來尋找樣本內(nèi)部本質(zhì)規(guī)律和屬性，進而進行有規(guī)則的聚類。樣本數(shù)值的預(yù)測輸入，根據(jù)自組織模型的競爭網(wǎng)絡(luò)來判別屬性，可盡可能地減少網(wǎng)絡(luò)運行的時間并有效提升預(yù)測的精確度?？諝赓|(zhì)量的變化在一天之內(nèi)產(chǎn)生的規(guī)律，可經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行預(yù)測。自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一類既有競爭機制的前饋網(wǎng)絡(luò)，能夠進行自主性學(xué)習(xí)，并自主尋找數(shù)據(jù)樣本的本質(zhì)規(guī)律和特性，通過改變網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及其組織結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)聚類的目標。

BP網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練理論必須具備嚴謹、高精、通用且可靠的特點，所以改進后的訓(xùn)練算法用誤差精度偏高且收斂速度較快的增加運量項和自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率相融合，提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法性能。

聚類自組織競爭網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建樣本自組織聚類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)（如下圖）。模型的競爭網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本自組織聚類，完成數(shù)據(jù)樣本的分類，并運用分類后的樣本數(shù)據(jù)進行BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。輸入的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)不同，然而輸入值、隱層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量卻是相對固定，且樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為一致，導(dǎo)致最終的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練權(quán)值和閾值略有差距。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，一般經(jīng)歷初步確立自組織競爭網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自組織競爭網(wǎng)絡(luò)聚類所有的訓(xùn)練樣本、衡量聚類結(jié)果進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的調(diào)整和BP訓(xùn)練、標注訓(xùn)練樣本調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的誤差權(quán)值并結(jié)束網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出最終預(yù)測結(jié)論幾個基本步驟。

3.隱節(jié)點剪枝的RAN空氣質(zhì)量預(yù)測

城市空氣質(zhì)量預(yù)測中多元化的非線性因素極易影響預(yù)測結(jié)果，因此需要構(gòu)建一種具備在線學(xué)習(xí)能力的空氣質(zhì)量預(yù)測模型，來應(yīng)對多樣、突變的空氣變化、污染變化和指數(shù)變動。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測空氣質(zhì)量方面，因其具備的學(xué)習(xí)速成、擬合高精、結(jié)構(gòu)簡單且泛化力強等多項優(yōu)點被廣泛運用到時間序列、分類和函數(shù)的預(yù)測領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立過程，預(yù)測對象時時處在變動之中，簡單的收集輸入輸出數(shù)據(jù)將無法精準捕獲信息對象的非線性特征。另外，樣本數(shù)據(jù)的不完整，使得離線學(xué)習(xí)方式下搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠遠不能滿足現(xiàn)實需要。在保證不危害使用性能的情況下，為實現(xiàn)算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)能夠滿足實際運用并擁有泛化能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果復(fù)雜度必然要降低。構(gòu)建基于隱節(jié)點的剪枝RAN空氣質(zhì)量預(yù)測模型，將在一定意義上完善算法的缺失并保證結(jié)果精準。

作為資源分配網(wǎng)絡(luò)的主旨思想，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)中模型樣本未建立之時，應(yīng)當(dāng)依據(jù)新性條件來分配節(jié)點計算。剪枝方法中很重要的一種手段是依據(jù)節(jié)點的相關(guān)性進行剪枝。一旦隱節(jié)點的輸出小于所有樣本的標準差，節(jié)點輸出數(shù)據(jù)可當(dāng)做常數(shù)，進而將其并入到輸出層的閾值范圍；而兩個隱節(jié)點的輸出與所有樣本相關(guān)時，可將其進行有規(guī)則的合并使其成為一個節(jié)點；樣本數(shù)據(jù)的常數(shù)調(diào)節(jié)致使隱節(jié)點距離工作區(qū)域嚴重偏離時，樣本數(shù)據(jù)不具備激活隱節(jié)點的能力，可以直接刪除?；陔[節(jié)點剪枝建立的RAN空氣質(zhì)量預(yù)測模型，在改良傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法后，增加了隱節(jié)點合并性能的關(guān)聯(lián)度。通過網(wǎng)絡(luò)模型的檢測，觀察預(yù)測數(shù)值遠遠精準過聚類RBF網(wǎng)絡(luò)或其他傳統(tǒng)RAN的預(yù)測能力。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空氣質(zhì)量預(yù)測方面的應(yīng)用明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)報方式。值得注意的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)下的空氣質(zhì)量預(yù)測涉及的信息量過廣，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、樣本選擇、建模方法以及信息獲取方式等都存在很大的進步空間。因此，建立并完善更加全面、及時、高精、合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空氣質(zhì)量預(yù)測模型仍需不斷努力。

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