“安非他命”通过精心收集，向本站投稿了6篇辐射环境监测优化布点的BP人工神经网络方法，下面是小编为大家带来的辐射环境监测优化布点的BP人工神经网络方法，希望大家能够喜欢!
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篇1：辐射环境监测优化布点的BP人工神经网络方法
辐射环境监测优化布点的BP人工神经网络方法
本文着重介绍一种新的优化布点方法,即BP(Back Propagation)人工神经网络算法的基本原理和构造该算法的步骤.应用实例表明,人工神经网络算法用于监测一个地区环境辐射平均水平的`优化布点是十分理想的.
作 者：周春林 ZHOU Chunlin 作者单位：第二炮兵工程学院102室,西安,710025 刊 名：辐射防护 ISTIC PKU英文刊名：RADIATION PROTECTION 年，卷(期)：2005 25(3) 分类号：X8 关键词：辐射环境 监测 优化布点 BP人工神经网络篇2：辐射环境监测优化布点的TOPSIS方法
辐射环境监测优化布点的TOPSIS方法
TOPSIS法是一种有限方案多目标决策分析方法,它的`思想可用于环境质量综合评价中.本文应用它对辐射环境监测优化布点进行了研究,通过实例证明了TOPSIS方法具有简便、实用、准确的特点,为监测部门合理地布设辐射环境监测点位置提供科学依据.
作 者：黎素芬 周春林 Li Sufen Zhou Chunlin 作者单位：第二炮兵工程学院,西安,710025 刊 名：辐射防护 ISTIC PKU英文刊名：RADIATION PROTECTION 年，卷(期)：2006 26(6) 分类号：X8 关键词：辐射环境 监测 优化布点 TOPSIS方法篇3：浅谈BP人工神经网络
浅谈BP人工神经网络
人工神经网络有很多模型,但是目前应用最广泛的、基本思想最直观、最客易理解的.是前馈神经网络中的误差逆传播学习算(Error Back Propagation),简称为BP神经网络.它是前馈神经网络中的核心部分,也是最精华的部分.
作 者：柴燕茹 马岩 作者单位：哈尔滨商业大学,管理学院,哈尔滨,150028 刊 名：学理论 英文刊名：THEORY LEARNING 年，卷(期)：2008 “”(22) 分类号：Q983 关键词：神经元 神经网络 局限性篇4：大气环境监测布点及优化方法论文
大气环境监测布点及优化方法论文
摘要：
采样点位的布设是大气环境监测的基础和关键，对大气环境监测“五性”起到十分着重要的作用。本文在分析大气环境监测布点原则及方法的基础上，就进一步做好环境监测布点优化提出了具体对策，为提升大气环境监测布点的科学性和合理性提供参考。
关键词：大气环境监测；布点；优化分析
大气环境监测是指通过一定的技术方法，对特定区域内的悬浮颗粒物、降尘、硫化物、氮氧话务以及分子污染物等进行监测，实时掌握区域内大气环境状况。为提高大气环境监测结果的客观性、真实性，既需要确定环境监测项目，也需要做好大气采样点位的布设、监测数据的分析和处理。其中，采样点位的布设是大气环境监测的基础和关键，对大气环境监测“五性”起到十分着重要的作用。
1、大气环境监测布点原则。
（1）全面性。
大气环境监测要结合被监测区域的污染程度，从高、中、低等各个污染程度区域选择一定数量的监测点位，也要在人流量大、工业集中区和污染物排放多的重点监测区域增设相应点位，确保监测数据的完整性。
（2）代表性。
大气环境监测点位的代表性是指监测点位布设后所采集的监测数据要能够较为客观、准确地反映大气污染及变化情况。如避开局部污染源等，区域下风向增设相应数量点位，上风口减少点位布设。
（3）可比性。
大气环境监测点位的布设要使得后期采样的数据具有可比性，即，大气监测点位布设确定后应保持一致和稳定，不能随意更改，这样就能够保证后期获取的监测数据具有可比性。
（4）合理性。
大气环境监测点位的布设要满足其合理性要求，即大气环境监测应根据不同要求合理选择点位的数量和高度，以满足监测的实际要求。如研究大气污染环境影响监测采样点位一般应设置在1.5-2.0m范围内确定采样点的高度，这样的高度切好与人体高度保持相对一致。
2、大气环境监测布点方法。
大气环境监测布点能够客观展现评价区域内的大气环境质量状况，依据全面、代表、可比及合理原则，根据监测目标的变化以及污染物的不同特点采用不同的.监测布点方法确定点位和数量。
（1）同心圆布点法。
即，先确定被监测区域的污染中心，并根据该中心画若干个不同半径的同心圆，以该圆心向不同角度放射线，最后将放射线与圆周之间的焦点作为大气环境监测布设的点位。同心圆布点法常用于区域规模大的大气环境监测、区域内有多个污染源且污染源分布均匀的环境监测，以及区域内由多个污染源形成的污染群等点位布设效果较好。
（2）扇形布点法。
即，将点源作为顶点，将区域主导风向作为轴线，在区域的下风向形成扇形设置45°，一般不宜＞90°，将大气环境监测采样布点于距点源各个不同距离的若干弧线，且弧线应位于同一个扇形区域内，一条弧线设置3-4个采样点，相邻采样点及点源间连线夹角应在10°――20°之间。扇形布点法主要应用于区域内主导风向明显，且处于孤立的高架点源区域方面的布设效果最佳。
（3）功能区布点法。
将被监测区域按照功能划分为若干区域，再依据人力、物力及大气环境污染状况及各污染因子进行科学分析，综合各项因素后确定各功能区应布设的点位位置及具体数量。功能区布点法常用于区域性大气环境监测点位的布设。2.4网格布点法即，将大气监测区域内的地面划分为若干个均匀的网状分格，在方格的中心或者直线交汇点处设置相应的采样点位，并结合大气环境监测区域内的人口分布、污染源强度再细分成若干网格大小。网格布点法布设大气环境监测点位常被应用于污染源分布均匀且污染源数量较多的区域，采用网格布点法能够更好反映污染物空间分布。
3、大气环境监测布点优化方法及流程。
大气环境监测布点的优化目的是要以最少的点位设置数量确定最佳的点位，且不影响环境监测布点的代表性、合理性、全面性和可比性。
（1）布设优化技术。
目前，针对大气环境监测布点优化的技术路线主要包括优化点位和预测布点，优化点位主要是针对常规点位布设基础上，利用一定的技术和方法，确保被确定的点位能够覆盖到被监测的范围，并尽量少地应用到点位数量。特征分析法、相关系数法以及物元分析法常被应用到点位优化。
（2）布设优化方法。
在前期信息资料收集基础上，根据被监测区域内的空间和大气监测的时间等对大气环境污染物进行特征和规律性分析，充分利用之前的大气监测数据特点和规定，及时将点位布设进行优化调整，最终的效果是要达到以最少点位数获得被监测区域的全覆盖。并根据大气环境监测区域的气象及地理信息，构建符合被监测区域的大气污染物数据分析模型，达到监测点位设置的精准化。
（3）布设优化流程。
首先根据大气质量监测布点目的，制定大气监测项目及范围，执行具体的评价范围和标准。其次是要调查需要被监测区域的环境现状，掌握被监测区域的历史、现实大气主要污染物分布、产业结构及资源分布等；再次是选择合适的监测分布方法，以网格布点法为例，对被监测区域的大气质量现状设置一定范围大小的网格区域，相对应的人口密度较小的设置范围适当扩大。建立大气污染扩散模型，模拟网格浓度分布特点及规律。第四是要进行监测点位分布数量优化，经过数据分析及被监测区域的现状调查，计算出所需的最少监测点数量。在此基础上确定相应的监测点位，并建立相应的数据库。后期要对监测区域的监测情况进行评估，在持续的优化处理。
结语：
大气环境监测点位的布设对于后期大气环境监测质量发挥着极其重要的作用，监测点位要科学合理。根据实际需要选择合适点位布设方法，并根据监测实际需要做好持续的点位优化，不断提升监测点位布设的科学性和合理性，为大气环境监测工作奠定扎实基础。
参考文献：
[1]李靖媛.环境监测大气的布点方法及意义分析[J]生物技术世界，2015（9）：25-25.
[2]刘健,宋威威.城市主城区环境空气质量监测点位研究分析[J]应用能源技术，2017（9）：8-11.
篇5：BP神经网络参数改进方法综述
BP神经网络参数改进方法综述
BP神经网络具有结构简单、技术成熟的优点,在很多领域都有广泛的'应用.然而它的两个突出问题一一收敛速度慢、易陷入局部极小点,制约了它的应用.本文总结了一些针对此问题的BP网络参数改进方法,包括主要通过改进学习率的方法来改善收敛速度;从选择合适的初始权值,调整网络权值修改量η和动量项α,以及改变网络结构、增加训练数据三个方面来克服局部极小点问题,这些方法对改善网络性能起到了一定的作用.
作 者：李翱翔 陈健 作者单位：西安电子科技大学通信工程学院 刊 名：数字通信世界 英文刊名：OIGITAL COMMUNICATION WORLD 年，卷(期)：2009 “”(1) 分类号：P3 关键词：后向传播算法 神经网络 收敛速度 局部极小篇6：全局优化的神经网络方法
全局优化的神经网络方法
提出了一种解全局优化问题的神经网络模型,并分析了该模型的收敛性与可行性.然后,给出了一个算法,严格地证明了该算法对优化问题的任意给定的初始点,都能收敛到它的.一个全局极小点.最后的仿真结果表明,该算法是有效的.
作 者：赵华敏 陈开周 作者单位：西安电子科技大学理学院,西安,710071 刊 名：控制理论与应用 ISTIC EI PKU英文刊名：CONTROL THEORY & APPLICATIONS 年，卷(期)：2002 19(6) 分类号：O221.2 关键词：全局优化 神经网络 收敛性 下降点★ 辐射安全规章制度
★ 人工孵蛋作文
辐射环境监测优化布点的BP人工神经网络方法（推荐6篇）
