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基于人工神经网络的污染减排预警系统研究

发布时间:2019-04-13 02:15:00 文章来源:工具之家    

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李婷

摘 yao 在可持续fa展fu杂xitongheyujing理论deji础shanggen据wo国jing济、shehui发展de基本情况以及“十yi五”污ranjianpai监督管理工zuomian临dezhu要tai势gou建liao污ranjianpaiyujingzhibiaoti系bing对wo国污染jianpai体系进行了应yongxingyujingyan究zuihou针对预jingjie果中存在de问题提chu了对策及建议

关键词: 污染jianpai; 预jing; ren工神jingwangluo; zhibiao体系

中图分类号: TN711?34; TM417 wen献标识码: A 文章编号: 14?373X217)09?0183?04

Abstract: On the basis of sustainable development complex system and early?warning theory the early?warning indicator system of pollution emission reduction was constructed according to the fundamental situations of China′s economy and society and the main situation facing with the ″11th five?year plan″ pollution emission reduction supervision and management work. The application early?warning research was performed for the national pollution emission reduction system. The countermeasure and suggestion are proposed according to the problems existing in the early?warning results.

Keywords: pollution emission reduction; early?warning; artificial neural network; indicator system

0 yin 言

当今社会我国经济增长de速duyuelai越快同时ren口de数liang也急剧增长,进一步导zhi了我国在neng源方面dexiao费总量越lai越gao,高耗neng、高污染的产品产量也快速增长,经济发展与资源huan境约shu的矛盾日益突chu最明显的表现是,在发达国家lishi上工业hua发展时逐步显现的社会huanjing问题集中的chu现在了当下的中国,使得zaishe会经济的发展过程中,环境污染的问题愈发严重[1]本文针对我国的实ji情况,全面深入分析影响我国污染减pai的相关yinsu,建立我国污染减排预警指标体系、预警方fa与模型,并对我国各shengshi污染减排预警进行应yong性研究,进er提出对策及建议,具you很强的现实意义。

1 污染减排预警指标体系

1.1 预警指标体系xuan取原ze

预警指标体系的xuan择标准对于选取较为完善的预警指标有着非chang重要的指导意义。污染减排预警指标的选择应根据历史资料分析与我国污染减排相关的因su,寻找既能fan映当前又能预ce未来我国污染减排形势的指标,yinci选择污染减排预警指标应遵循科学性、重要性、系tong性、灵敏性、可比性、简洁性he易操作性的基本原则[2]。

1.2 污染减排预警指标体系的构建

基于污染减排的fu杂性和duo面性,影响污染减排的因su很多,主要有经济因素、社会因素、环境因素、能源因素等。這些因素中又包han若干指标,因此,污染减排预警涉及的指标很多,在界定了污染减排预警指标特点和指标体系构建原则的基础上,根据“十一五”前期完成的工作,分析在社会经济中与COD和SO2的减排目标切实相关的因素,通过广泛查阅资料并咨询专家意见,再将各类污染减排预警指标分类进行归整,从而搭建出一getiao理清晰、主次分明的我国污染减排预警指标框架体系。COD减排系统具体从社会子系统、经济子系统和环境子系统san个方面选取了10个指标,见图1。

SO2jian排系统从社会子系统、经济子系统、环境子系统以及能源子系统四个方面对11个预警指标进行分析,具体如图2所示。

1) 环境子系统。环境预警指标主要反映的是环境zhi理以及环境污染排放的强度。从单位GDP工业SO2排放量、单位GDP生活CODpai放量、单位GDP生活SO2排放量、单位GDP工业COD排放量、城shi污shui处理率以及脱硫设施比例。

2) 经济子系统。经济预警指标选取的宗zhi是为了反映各省市的相对经济增长速率、经济增长主要来源与潜力、环境保护投资力度等。本研究主要选用GDP增长率地区的经济速度来衡量某个地区在某个时段的经济发展活力;用第二、三产业比例、低COD排放行业工业增jia值比重来反映地区的经济结构;用环保投资比例来反映地区的环保投资力度。

(3) 社会子系统。社会预警指标的选取主yaoshi为了反映地区的城镇化率。主要选取城镇人口比例和城镇人口增长率两个指标。

(4) 能源子系统。经济增长过程中有关能源消耗强度具体表现的结构是能源预警指标主要反映的问题。主要选取单位GDP电耗和单位GDP能耗两个指标。

2 污染减排预警的ji术方fa

2.1 人工shenjing网络法

2.1.1 人工神经yuan模型

运用da量神经元搭建成的非线性系统被称为人工神经网络[3]因此神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现。神经元模型如图3所示。ANN的神经元模型yousan个基本要素:

(1) 一组lianjiequan、连接强度的表现方式是根据每一个处在连接上的quan值pan断,一ban情况下,权值是负数dai表抑制,权值是zheng数代表激励。

(2) jia权和或zhe线性组合关于各求和单元用来得出每一个输入信息的结果。

(3) 一个非线性的激励函数qidao的作用是非线性映射,而且神经元的输出幅度shou限于一个固定的范围,此范围一般取值为(-1,+1)或者(0,1)之jian。

2.1.2 人工神经网络计算原理

将人工神经网络的有关学习功能加以充分利用,对具体的神经元网络运用da量的样本进行训练,对它的阈zhihe连接权值进行调整hou,便可以利用之前搭建好的模型来预测结果。例如图3中的三ceng前向神经网络,网络zhongshu入的是。由该系统的基本原理可得,geshen经元在yin含层中输入的内容为:

式中:中,是输出层神经元和yin层神经元的连接权,在输出层神经元中激励函数用表示,与隐含层神经元中激励函数有较大的区别。在隐层神经元的阈值、输出层神经元和隐含层神经元的连接权值、隐含层神经元和输入层神经元的连接权值以及组成的相应参数集合被确定时,根据上述公式,能得出输入输出内容间某种逼近的函数关系,ji可求出网络对应的输出值。

然后通过对各层神经元之间的连接权和网络参数集中各神经元的阈值等参数的不断调整,直到网络输出与期望的输出之cha在允许的wu差范围之内,这就是神经网络的学习过程。

2.2 BP神经网络

2.2.1 BP神经网络结构

BP神经网络在结构上包括输入层、隐含层和输出层[4?5],具体来说,BP网络的中间层是一种基本的BP网络模型。在上述三层BP网络的拓扑结构中,各神经元与下一层所有的神经元联结,同层各神经元之间无联结,用箭头表示信息的流动,隐含层虽然和外界不连接,但是它们的zhuang态直接影响输入输出之间的关系。也就是说,改变隐含层的权系数可以改变整个神经网络的性能。

2.2.2 BP神经网络算法

BP算法中,在信号正向传播与误差逆向传播的权值不断xiu改的过程,也就是网络的学习过程。具体算法为:

期望输出与网络输出不等时,存在输出误差量如下所示:

可见,网络的输入误差是各层权数的函数,因此调整权值就可以改变误差。

2.3 指标权重方法的确定

指标体系的评jia方法中用得比较多的是加权法[6],加权法可以根据实际情况分为主guan赋权法和客观赋权法,其中客观赋权法如主成分分xifa、聚类分析法,熵值赋权法等。本文通过权衡两类方法,最终选择运用组合赋权法。

由于污染减排体系是一个非常复杂的开放型系统,多种因素相互制约,相互影响,有许多因子其重要性必须要jiezhu有经验的专家、决策者通过在该领域十几年以至几shinian的研究给出主观的判断,还要根据数据的客观信息来反映其在某段时期内的重要性。因此基于实际情况,caiyong基于信息熵法、专家咨询法以及基于信息熵法和专家咨询法组合赋权法进行加权求和来确定评价指标的权重。

3 我国污染减排预警应用研究

综合预警理论和预警方法,构建我国污染减排预警系统流程如图4所示。

根据图4可知,对我国污染减排系统进行预警的主yaobu骤有:污染减排指标值预测;污染减排评价;污染减排预警。

3.1 污染减排综合评价

在本次研究中的综合评价值为污染减排预警an全指数污染减排预警an全指数是描述我国各省市或地区污染减排形势安全程度和预报风险隐患变化的一种综合性数量化表达值,它是0~1之间的一个shu对照环境系统综合指数预警级别标准,把污染减排预警安全指数做如下界定:

0~0.20,污染减排形势严峻,警情为巨警;

0.2~0.4,污染减排形势较差,警情weizhong警;

0.4~0.6,污染减排形势一般,警情为中警;

0.6~0.8,污染减排形势良好,警情为轻警;

0.8~1.0,污染减排形势很好,警情为无警。

环境预警系统中比较常用的评价方法是加權法。根据标准化处理后的数据,利用综合加权的方法计算我国各省份污染减排预警安全指数,即:

式中:为SO2系统或COD系统的总预警安全指数;为SO2系统或COD系统选取的具体指标数;为第个预警指标在SO2或COD整个系统中所占的权重;为第个预警指标的标准化处理值。

通过对各预警指标熵值权zhongde计算,运用式(7),最后可得出我国各省市2005—2010年各年度污染减排预警安全指数。

3.2 污染减排系统预警

在污染减排预警系统中,系统会根据不同的预警安全指数(即预警综合评价值)显示出不同的预警信号,表1给出了不同预警安全指数的减排状况等级和预警信号。

3.3 预警结果分析

3.3.1 SO2警情分析

根据shiyan结果,整体上来说,除了北京、青海和宁夏三省市wai其他28省市的SO2减排系统du处于中警状态,减排情况一般,从其趋势上看,这28个省市在2005—2010年间的预警安全指数基本都处于黄灯qu其中天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、广西、重qing四川、云南、陕西、甘肃和新疆等15个省、市zi治区的预警安全指数有下降趋势,下降幅度很小,基benqu于稳定,但仍然说明其SO2减排体系中存在着一定的风险因素。从区域上看,这15个省市基本都处于东北、华北、西北以及西南地区,而这些地区jueda多数属于重化工业和载能工业比重过大的地区,煤炭的消费比例严重,再加上这些地区产业集中度低,技术装备相对落后,环境管理水平比较低,因此会对SO2减排产生很大的压力。如果不积极加快产业结构的调整,坚决关停小火电等高耗能、高污染产业,加大基础环境设施投资比重等措施,有可能会影响其减排目标的实现。

3.3.2 COD警情分析

从全国范围来看,COD减排体系整体处于中警状态,除了辽宁、吉林、黑龙jiang、山东、河南、湖南、江西、广西等10个省、市、自治区在2005—2008年部分年段中出现了重警,处于橙灯区,其余省市基本都处于中警状态,减排形势为一般。这说明我国COD排放量较大、污染较严重的省份主要集中在东北、华北、中南和沿海地区bei京市仍然是减排形势最好的一个,其COD预警状taichu了2005年处于中警,其余年份都处于轻警、绿灯区,并且其预警安全指数呈现不断上扬趋势。与SO2减排预警趋势不同的是,除了天津市预警安全指数在2005—2010年微微有所下降,其余省市的预警安全指数在2005—2010年间都呈现上升趋势,且上升趋势比较稳定,说明COD减排的力度在不断加大,预警安全性也将会不断增强。

3.4 对策与建议

congzong的SO2和COD预警结果看,2005—2015年,除了北京处于轻警区,减排形势较好外,我国绝大部分省、市的减排状况基本都处于中警区,预警安全指数趋势的上扬说明全国范围内的减排力度都在加大,减排形势也在不断的好转。对此,基于全国减排预警的结果,针对减排过程中存在的问题,对接下来的减排工作提出几点对策和建议:

(1) 认真落实减排目标责任制考核。

(2) 大力推进结构减排、工程减排和管理减排三大减排措施。

(3) 继续实行有liyu减排的环境经济zheng策。

(4) 要强化技术创新。

(5) 不断完善法lv法规,加快法规和标准建设。

4 结 论

建立污染减排预警模型是一个极为重要而又充满挑战的重大课题。本文在可持续发展、复杂系统和预警理论的基础上,基于我国经济、社会发展的基本情况以及“十一五”污染减排面临的主要态势,构建了污染减排预警指标体系,利用该模型对我国污染减排体系进行了综合评价预警,最后针对预警结果中存在的问题,提出了对策及建议。

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现代电子技术 2017年9期

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