应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境测点的合理布设关系到只用少量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境质量 ,采用传统的优化统计模型对监测数据进行分析处理一般较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与识别具有适应能力强、客观性好的特点 ,提出将人工神经网络BP算法与逐步聚类分析的思想相结合 ,实现对环境测点的逐步聚类优选 ,用该方法对贵阳市1992～1993年期间的16个大气环境测点的监测数据进行优选 。