“基于SOM-PNN神经网络的城市环境风险预测算法研究”
本文研究了基于SOM-PNN神经网络的城市环境风险预测算法,旨在提高城市环境风险预测的准确性和效率。SOM(Self-Organizing Map)和PNN(Probabilistic Neural Network)是两种常用的神经网络模型,分别具有分布式存储和并行处理的能力。通过将SOM和PNN模型连接,形成了一个高效的城市环境风险预测算法。
SOM模型用于获取和预测数据,通过二维拓扑结构来获取城市环境数据。然后,PNN模型将SOM的输出结果转换为最终的分类结果,从而预测城市环境的风险状态。本算法可以提高运算速度,去除噪声样本的干扰,极大地提升了模型的精度。
本研究以京津冀区域的环境污染问题为例,对城市环境风险进行预测。通过使用SOM-PNN模型,获得了城市各要素对SO₂浓度的影响机制的可视化输出结果和区域环境的高精度预测。结果表明,该模型可以有效地预测城市环境风险,提高城市环境管理的水平。
本研究的结果对城市环境风险预测和管理具有重要的参考价值,能够为城市环境管理者和决策者提供有价值的信息和建议。同时,本研究也为深入研究城市环境风险预测和管理提供了一个新的思路和方法。
知识点:
1. SOM(Self-Organizing Map)是一种常用的神经网络模型,具有分布式存储和并行处理的能力。
2. PNN(Probabilistic Neural Network)是一种常用的神经网络模型,能够将输入数据转换为输出结果。
3. SOM-PNN模型是一种高效的城市环境风险预测算法,能够提高运算速度和模型的精度。
4. 城市环境风险预测是城市环境管理的一个重要方面,能够帮助城市环境管理者和决策者预测和评估城市环境风险。
5. 京津冀区域的环境污染问题是一个严峻的环境问题,需要进行有效的预测和管理。
本文研究了基于SOM-PNN神经网络的城市环境风险预测算法,旨在提高城市环境风险预测的准确性和效率。本研究的结果对城市环境风险预测和管理具有重要的参考价值。