改进BP神经网络法预测环境氡浓度.pdf

【改进BP神经网络法预测环境氡浓度】 传统的BP（Backpropagation）神经网络在预测环境污染物浓度，如氡浓度时，常常面临预测误差大、泛化能力弱以及收敛速度慢等问题。针对这些问题，该文提出了一种改进的BP神经网络模型，采用最大熵原则替代传统的均方差准则，以增强模型的预测精度和泛化性能。 最大熵原则是信息论中的一个重要概念，由Shannon在1948年提出。它用于描述在给定约束条件下，信息源的不确定性最大的概率分布。在预测模型中，最大熵模型能够尽可能地保持模型的不确定性，从而避免过拟合，提高预测的可靠性。最大熵模型通过最大化信息熵来寻找最接近现实情况的概率分布，以减小预测误差。 在改进的BP神经网络算法中，传统的误差反向传播机制被保留，但是性能函数由均方差替换为最大熵。传统的均方差函数可能导致网络在训练过程中过度适应训练数据，导致泛化能力下降。而最大熵模型则能更好地平衡训练误差和模型复杂度，提高网络的预测准确性和泛化性能。 具体实现中，BP神经网络包括输入层、至少一层隐藏层和输出层。信息从输入层传递到隐藏层，再经过非线性转换，最终由输出层输出预测结果。通过调整网络的连接权重和阈值，以最小化最大熵误差函数，优化网络模型。在实际应用中，这一改进的模型被应用于环境氡浓度的预测，通过Matlab平台进行仿真实验，结果显示，改进后的模型平均预测误差为5.22%，优于传统BP神经网络，同时表现出更高的预测准确性和泛化能力。 应用这种改进的BP神经网络模型，对于环境氡浓度的监测与预测具有重要意义。由于氡是天然放射性气体，其来源广泛，尤其是在铀矿开采过程中，对环境的影响尤为显著。通过准确预测环境中的氡浓度，可以帮助相关企业与部门制定更合理的开采策略，以减轻对环境的影响，并保障公众的核安全。 该研究提出的最大熵BP神经网络模型为环境氡浓度预测提供了新的方法，解决了传统BP网络的局限性，提升了预测的精度和模型的稳定性。未来，这一方法可能被扩展应用到其他环境污染物的预测，为环境保护和公共安全提供更科学的决策支持。