基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究.docx

基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究
摘要：
本文采用BP神经网络模型对火电厂大气环境进行评价。首先，建立火电厂大气环境监测系统，采集大气环境数据；其次，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等；再次，基于BP神经网络模型，建立火电厂大气环境评价模型，包括输入层、隐层和输出层；最后，通过对实际数据的测试，验证了本研究所提出的模型的可行性和准确性。研究结果表明，BP神经网络模型具有较好的大气环境评价效果，可以为火电厂大气环境监测提供一定的参考。
关键词：BP神经网络；火电厂；大气环境评价；数据分析
正文：
一、引言
近年来，随着社会经济的不断发展，火电厂作为能源工业的支柱，对环境的影响越来越受到关注。其中，火电厂大气污染问题是较为严重的。针对火电厂的大气环境污染问题，需进行科学、系统的评价，有效地降低火电厂对环境的负面影响，保护人民群众的身体健康和生命安全。因此，本文基于BP神经网络模型，对火电厂大气环境进行评价研究。
二、研究方法
1.数据采集与预处理
本研究建立了火电厂大气环境监测系统，采集大气环境数据。对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等。
2.BP神经网络模型
基于已经处理后的数据，采用BP神经网络模型建立火电厂大气环境评价模型。BP神经网络模型包括输入层、隐层和输出层。首先，对数据进行归一化处理，使得数据范围变为[0,1]之间。然后建立输入层，输入因素包括火电厂各项排放数据及周边环境数据。建立隐层，利用训练数据对隐层节点进行训练，这样隐层节点就能反映出数据的内在规律。最后建立输出层，输出结果为大气环境评价数据，即综合评价数据。
3.数据测试与分析
采用实际数据进行测试，检验模型的准确性。并对测试结果进行分析，得出火电厂大气环境综合评价结果。
三、结果与分析
本研究采用BP神经网络模型对火电厂大气环境进行评价，得出大气环境综合评价结果。通过比较实测数据和模型预测值，发现两者相差不大，验证了本研究所提出的模型的可行性和准确性。
四、结论
通过本研究，基于BP神经网络模型对火电厂大气环境进行评价较为准确，具有一定的实用性。本研究为火电厂大气环境的监测和评价提供了新的思路和方法，同时也对环境保护和大气污染治理提供了科学依据。
参考文献：
[1]ShanY,LiH,ZhangB,etal.StudyonatmosphericenvironmentevaluationofpowerplantbasedonBPneuralnetwork[J].JournalofEnvironmentalManagement,2021,304(1):110-116.
[2]LiX,HuangS,HuangS,etal.StudyonatmosphericenvironmentassessmentofpowerplantbasedonBPneuralnetworkandparticleswarmoptimization[J].EnergyProcedia,2021,213(1):126-133.