基于人工神經網絡的污染減排預警系統研究

李婷

摘 要： 在可持續發展、復雜系統和預警理論的基礎上，根據我國經濟、社會發展的基本情況以及“十一五”污染減排監督管理工作面臨的主要態勢，構建了污染減排預警指標體系，并對我國污染減排體系進行了應用性預警研究，最后針對預警結果中存在的問題提出了對策及建議。

關鍵詞： 污染減排； 預警； 人工神經網絡； 指標體系

中圖分類號： TN711?34； TM417 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）09?0183?04

Abstract： On the basis of sustainable development， complex system and early?warning theory， the early?warning indicator system of pollution emission reduction was constructed according to the fundamental situations of China′s economy and society， and the main situation facing with the ″11th five?year plan″ pollution emission reduction supervision and management work. The application early?warning research was performed for the national pollution emission reduction system. The countermeasure and suggestion are proposed according to the problems existing in the early?warning results.

Keywords： pollution emission reduction； early?warning； artificial neural network； indicator system

0 引 言

當今社會，我國經濟增長的速度越來越快，同時人口的數量也急劇增長，進一步導致了我國在能源方面的消費總量越來越高，高耗能、高污染的產品產量也快速增長，經濟發展與資源環境約束的矛盾日益突出。最明顯的表現是，在發達國家歷史上工業化發展時逐步顯現的社會環境問題集中的出現在了當下的中國，使得在社會經濟的發展過程中，環境污染的問題愈發嚴重[1]。本文針對我國的實際情況，全面深入分析影響我國污染減排的相關因素，建立我國污染減排預警指標體系、預警方法與模型，并對我國各省市污染減排預警進行應用性研究，進而提出對策及建議，具有很強的現實意義。

1 污染減排預警指標體系

1.1 預警指標體系選取原則

預警指標體系的選擇標準對于選取較為完善的預警指標有著非常重要的指導意義。污染減排預警指標的選擇應根據歷史資料分析與我國污染減排相關的因素，尋找既能反映當前又能預測未來我國污染減排形勢的指標，因此選擇污染減排預警指標應遵循科學性、重要性、系統性、靈敏性、可比性、簡潔性和易操作性的基本原則[2]。

1.2 污染減排預警指標體系的構建

基于污染減排的復雜性和多面性，影響污染減排的因素很多，主要有經濟因素、社會因素、環境因素、能源因素等。這些因素中又包含若干指標，因此，污染減排預警涉及的指標很多，在界定了污染減排預警指標特點和指標體系構建原則的基礎上，根據“十一五”前期完成的工作，分析在社會經濟中與COD和SO2的減排目標切實相關的因素，通過廣泛查閱資料并咨詢專家意見，再將各類污染減排預警指標分類進行歸整，從而搭建出一個條理清晰、主次分明的我國污染減排預警指標框架體系。COD減排系統具體從社會子系統、經濟子系統和環境子系統三個方面選取了10個指標，見圖1。

SO2減排系統從社會子系統、經濟子系統、環境子系統以及能源子系統四個方面對11個預警指標進行分析，具體如圖2所示。

（1） 環境子系統。環境預警指標主要反映的是環境治理以及環境污染排放的強度。從單位GDP工業SO2排放量、單位GDP生活COD排放量、單位GDP生活SO2排放量、單位GDP工業COD排放量、城市污水處理率以及脫硫設施比例。

（2） 經濟子系統。經濟預警指標選取的宗旨是為了反映各省市的相對經濟增長速率、經濟增長主要來源與潛力、環境保護投資力度等。本研究主要選用GDP增長率地區的經濟速度來衡量某個地區在某個時段的經濟發展活力；用第二、三產業比例、低COD排放行業工業增加值比重來反映地區的經濟結構；用環保投資比例來反映地區的環保投資力度。

（3） 社會子系統。社會預警指標的選取主要是為了反映地區的城鎮化率。主要選取城鎮人口比例和城鎮人口增長率兩個指標。

（4） 能源子系統。經濟增長過程中有關能源消耗強度具體表現的結構是能源預警指標主要反映的問題。主要選取單位GDP電耗和單位GDP能耗兩個指標。

2 污染減排預警的技術方法

2.1 人工神經網絡法

2.1.1 人工神經元模型

運用大量神經元搭建成的非線性系統被稱為人工神經網絡[3]，因此神經網絡的信息處理通過神經元的相互作用來實現。神經元模型如圖3所示。ANN的神經元模型有三個基本要素：

（1） 一組連接權、連接強度的表現方式是根據每一個處在連接上的權值判斷，一般情況下，權值是負數代表抑制，權值是正數代表激勵。

（2） 加權和或者線性組合關于各求和單元用來得出每一個輸入信息的結果。

（3） 一個非線性的激勵函數起到的作用是非線性映射，而且神經元的輸出幅度受限于一個固定的范圍，此范圍一般取值為（-1，+1）或者（0，1）之間。

2.1.2 人工神經網絡計算原理

將人工神經網絡的有關學習功能加以充分利用，對具體的神經元網絡運用大量的樣本進行訓練，對它的閾值和連接權值進行調整后，便可以利用之前搭建好的模型來預測結果。例如圖3中的三層前向神經網絡，網絡中輸入的是。由該系統的基本原理可得，各神經元在隱含層中輸入的內容為：

式中：中，是輸出層神經元和隱層神經元的連接權，在輸出層神經元中激勵函數用表示，與隱含層神經元中激勵函數有較大的區別。在隱層神經元的閾值、輸出層神經元和隱含層神經元的連接權值、隱含層神經元和輸入層神經元的連接權值以及組成的相應參數集合被確定時，根據上述公式，能得出輸入輸出內容間某種逼近的函數關系，即可求出網絡對應的輸出值。

然后通過對各層神經元之間的連接權和網絡參數集中各神經元的閾值等參數的不斷調整，直到網絡輸出與期望的輸出之差在允許的誤差范圍之內，這就是神經網絡的學習過程。

2.2 BP神經網絡

2.2.1 BP神經網絡結構

BP神經網絡在結構上包括輸入層、隱含層和輸出層[4?5]，具體來說，BP網絡的中間層是一種基本的BP網絡模型。在上述三層BP網絡的拓撲結構中，各神經元與下一層所有的神經元聯結，同層各神經元之間無聯結，用箭頭表示信息的流動，隱含層雖然和外界不連接，但是它們的狀態直接影響輸入輸出之間的關系。也就是說，改變隱含層的權系數可以改變整個神經網絡的性能。

2.2.2 BP神經網絡算法

BP算法中，在信號正向傳播與誤差逆向傳播的權值不斷修改的過程，也就是網絡的學習過程。具體算法為：

期望輸出與網絡輸出不等時，存在輸出誤差量如下所示：

可見，網絡的輸入誤差是各層權數的函數，因此調整權值就可以改變誤差。

2.3 指標權重方法的確定

指標體系的評價方法中用得比較多的是加權法[6]，加權法可以根據實際情況分為主觀賦權法和客觀賦權法，其中客觀賦權法如主成分分析法、聚類分析法，熵值賦權法等。本文通過權衡兩類方法，最終選擇運用組合賦權法。

由于污染減排體系是一個非常復雜的開放型系統，多種因素相互制約，相互影響，有許多因子其重要性必須要借助有經驗的專家、決策者通過在該領域十幾年以至幾十年的研究給出主觀的判斷，還要根據數據的客觀信息來反映其在某段時期內的重要性。因此基于實際情況，采用基于信息熵法、專家咨詢法以及基于信息熵法和專家咨詢法組合賦權法進行加權求和來確定評價指標的權重。

3 我國污染減排預警應用研究

綜合預警理論和預警方法，構建我國污染減排預警系統流程如圖4所示。

根據圖4可知，對我國污染減排系統進行預警的主要步驟有：污染減排指標值預測；污染減排評價；污染減排預警。

3.1 污染減排綜合評價

在本次研究中的綜合評價值為污染減排預警安全指數污染減排預警安全指數是描述我國各省市或地區污染減排形勢安全程度和預報風險隱患變化的一種綜合性數量化表達值，它是0～1之間的一個數。對照環境系統綜合指數預警級別標準，把污染減排預警安全指數做如下界定：

0～0.20，污染減排形勢嚴峻，警情為巨警；

0.2～0.4，污染減排形勢較差，警情為重警；

0.4～0.6，污染減排形勢一般，警情為中警；

0.6～0.8，污染減排形勢良好，警情為輕警；

0.8～1.0，污染減排形勢很好，警情為無警。

環境預警系統中比較常用的評價方法是加權法。根據標準化處理后的數據，利用綜合加權的方法計算我國各省份污染減排預警安全指數，即：

式中：為SO2系統或COD系統的總預警安全指數；為SO2系統或COD系統選取的具體指標數；為第個預警指標在SO2或COD整個系統中所占的權重；為第個預警指標的標準化處理值。

通過對各預警指標熵值權重的計算，運用式（7），最后可得出我國各省市2005—2010年各年度污染減排預警安全指數。

3.2 污染減排系統預警

在污染減排預警系統中，系統會根據不同的預警安全指數（即預警綜合評價值）顯示出不同的預警信號，表1給出了不同預警安全指數的減排狀況等級和預警信號。

3.3 預警結果分析

3.3.1 SO2警情分析

根據實驗結果，整體上來說，除了北京、青海和寧夏三省市外，其他28省市的SO2減排系統都處于中警狀態，減排情況一般，從其趨勢上看，這28個省市在2005—2010年間的預警安全指數基本都處于黃燈區，其中天津、河北、內蒙古、遼寧、吉林、廣西、重慶、四川、云南、陜西、甘肅和新疆等15個省、市、自治區的預警安全指數有下降趨勢，下降幅度很小，基本趨于穩定，但仍然說明其SO2減排體系中存在著一定的風險因素。從區域上看，這15個省市基本都處于東北、華北、西北以及西南地區，而這些地區絕大多數屬于重化工業和載能工業比重過大的地區，煤炭的消費比例嚴重，再加上這些地區產業集中度低，技術裝備相對落后，環境管理水平比較低，因此會對SO2減排產生很大的壓力。如果不積極加快產業結構的調整，堅決關停小火電等高耗能、高污染產業，加大基礎環境設施投資比重等措施，有可能會影響其減排目標的實現。

3.3.2 COD警情分析

從全國范圍來看，COD減排體系整體處于中警狀態，除了遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、湖南、江西、廣西等10個省、市、自治區在2005—2008年部分年段中出現了重警，處于橙燈區，其余省市基本都處于中警狀態，減排形勢為一般。這說明我國COD排放量較大、污染較嚴重的省份主要集中在東北、華北、中南和沿海地區。北京市仍然是減排形勢最好的一個，其COD預警狀態除了2005年處于中警，其余年份都處于輕警、綠燈區，并且其預警安全指數呈現不斷上揚趨勢。與SO2減排預警趨勢不同的是，除了天津市預警安全指數在2005—2010年微微有所下降，其余省市的預警安全指數在2005—2010年間都呈現上升趨勢，且上升趨勢比較穩定，說明COD減排的力度在不斷加大，預警安全性也將會不斷增強。

3.4 對策與建議

從總的SO2和COD預警結果看，2005—2015年，除了北京處于輕警區，減排形勢較好外，我國絕大部分省、市的減排狀況基本都處于中警區，預警安全指數趨勢的上揚說明全國范圍內的減排力度都在加大，減排形勢也在不斷的好轉。對此，基于全國減排預警的結果，針對減排過程中存在的問題，對接下來的減排工作提出幾點對策和建議：

（1） 認真落實減排目標責任制考核。

（2） 大力推進結構減排、工程減排和管理減排三大減排措施。

（3） 繼續實行有利于減排的環境經濟政策。

（4） 要強化技術創新。

（5） 不斷完善法律法規，加快法規和標準建設。

4 結 論

建立污染減排預警模型是一個極為重要而又充滿挑戰的重大課題。本文在可持續發展、復雜系統和預警理論的基礎上，基于我國經濟、社會發展的基本情況以及“十一五”污染減排面臨的主要態勢，構建了污染減排預警指標體系，利用該模型對我國污染減排體系進行了綜合評價預警，最后針對預警結果中存在的問題，提出了對策及建議。

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