基于神经网络模型的室内空气品质评价方法研究
室内空气品质评价的研究,国内外学者提出了许多方法,本文在分析室内空气品质的关键影响因素的基础上,提出采用BP神经网络模型算法应用于室内空气品质评价测试,给出了BP网络模型算法室内空气品质综合评价的基本原理及方法步骤,通过实例验证了本文给出的神经网络模型算法在室内空气品质评价中的有效性和可行性. BP神经网络模型具有全局寻优、自学习、自适应的能力，用它来进行室内空气品质评价，在理论上和实际应用上都具有重要的意义。BP神经网络模型对室内空气环境质量进行评价时，不必预先确定各评价因子之间的权值，它能自动调整各因子之间的比例关系，因此，评价结果客观性强。同时，本文以室内空气质量国家标准作为网络的训练样本，用训练后的网络权值和阈值便可对待评价样本进行评价，模型通用性良好，实例分析表明，本文所研究BP神经网络方法为室内空气品质综合评价提供了一种有效的途径。
室内环境 空气品质 评价方法 BP神经网络
李娜 高广勇 何宏启 曹阳
济宁市人力资源与社会保障局 济宁市环境保护局 山东济宁272000
国内会议
乌鲁木齐
中文
3521-3524
2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）