基于BP人工神经网络的地表水辐射环境质量评价

利用BP人工神经网络对鸭绿江集安段辐射环境水质进行评价，提出了基于BP人工神经网络评价地表水辐射环境质量的模型，并以鸭绿江集安段辐射监测数据为样本，采用自编神经网络插件平台进行分析研究。研究结果表明，BP人工神经网络应用于地表水辐射环境质量评价简单实用，并得到与常规评价方法一致的结论，是一种快捷有效的评价方法。 传播(BP)算法的人工神经网络(ANN)。BP神经网络是模拟人脑神经元工作原理的一种计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习、自适应能力，能够处理复杂的输入输出关系，因此在环境科学领域得到了广泛应用。 在本文中，研究人员针对地表水辐射环境质量的评价问题，提出了基于BP神经网络的模型。这一模型主要用于评估地表水中的辐射水平及其对环境的影响。鸭绿江集安段作为研究区域，其辐射环境水质的数据被用于训练和测试神经网络。通过自编的神经网络插件平台进行分析，该模型可以处理多个影响因子，如不同放射性核素的浓度、水体的物理化学条件等，进而预测和评估辐射环境质量。 BP神经网络的运作过程包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入层的信号经过隐藏层逐层传递到输出层，每个神经元根据其连接权重和激活函数计算出输出值。在反向传播阶段，网络根据实际输出与期望输出的误差，通过调整权重来优化网络性能。这个过程不断迭代，直到网络的输出误差达到预设的收敛标准。 应用BP神经网络进行地表水辐射环境质量评价的优势在于，它能够处理非线性关系，适应环境因素的复杂性和不确定性。与传统的评价方法相比，如公众剂量评价方法，BP神经网络可以更快速地建立评价模型，且能获得与传统方法一致的结果，体现了其高效性和准确性。 然而，BP神经网络也存在一些局限性，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等问题。为解决这些问题，后续研究可能需要探索其他类型的神经网络，如径向基函数(RBF)网络、卷积神经网络(CNN)等，或者结合其他机器学习算法，如支持向量机(SVM)、随机森林等，以提高评价的精度和稳定性。 BP人工神经网络为地表水辐射环境质量的评价提供了一种新的、有效的方法。通过对鸭绿江集安段的研究，该方法已被证明在实践中具有可行性，为环境管理部门提供了更便捷的辐射环境质量评估工具。随着技术的进步和数据的积累，神经网络模型在环境科学中的应用将会更加广泛和深入，有助于我们更好地理解和管理环境辐射风险。