燃煤型城市环境大气质量综合评价的模糊神经网络模型

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

所属期刊栏目：13

分类号：X24(人类、资源、能源与环境的关系)

资助基金：重庆市院士基金7664

在线出版日期：2004-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-53，56