基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究

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

BP 基于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