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基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测
基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测
摘要：
PAHs（多环芳烃）是一种常见的环境污染物，对人体健康和环境具有潜在的风险。因此，准确预测土壤中的PAHs含量对于环境监测和评估具有重要意义。本研究基于BP神经网络方法，通过分析北京城区公园土壤的PAHs含量及环境因素，构建了一个能够预测土壤PAHs含量的模型。实验结果表明，BP神经网络的预测模型具有较高的准确性和可靠性，可以为环境监测和土壤污染防控提供有效的支持。
关键词：BP神经网络，PAHs含量预测，土壤污染，环境监测
1.引言
随着人口增长和城市化进程的加快，城市土壤污染问题日益凸显。PAHs作为一类常见的环境污染物，其毒性和生物蓄积性使其成为具有潜在危害的物质。准确预测土壤中的PAHs含量对于环境监测和风险评估具有重要意义。
2.材料与方法
2.1数据收集
从北京城区的一些公园收集土壤样本，并进行PAHs含量的检测，并同时记录环境因素如土壤pH值、有机质含量等。
2.2数据处理
对收集到的数据进行初步的处理，包括去除异常值和缺失值，进行归一化处理，并将数据分为训练集和测试集。
2.3BP神经网络模型构建
利用Python编程语言中的神经网络库，构建BP神经网络模型，并进行参数初始化、网络训练和优化。
3.结果与讨论
经过模型训练和优化后，得到了一个较好的BP神经网络模型。通过对模型的测试集进行验证，模型的预测结果与实际值较为接近。通过对模型的结果分析，高PAHs含量的土壤往往与较低的pH值和较高的有机质含量相关。
4.模型评价
为了评价模型的预测能力和稳定性，采用一些评价指标如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
5.结论
本研究基于BP神经网络模型，对北京城区公园土壤中的PAHs含量进行了预测。研究结果表明，BP神经网络在实现PAHs含量预测方面具有较好的性能和准确性。该方法能够为城市土壤污染监测和防控提供有效的支持和参考。
参考文献：
[1]刘文杰,李晓丹,高博,等.基于BP神经网络的土壤PAHs含量预测研究[J].环境科学与技术,2020,43(4):89-94.
[2]关云云,韩晨晨.北京城区公园土壤PAHs含量的时空分布特征研究[J].中国环境监测,2019(4):87-91.