结构解析型神经Petri网模型及其在雾霾危害性评价中的应用

• 作者: 陆秋琴 黄光球
• 来源期刊: 安全与环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 环境学 Petri网 人工神经网络 神经Petri网 结构解析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 环境监测与评价
• 页码范围: 1554-1562
• 页数: 9页
• 分类号: X823|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2017.04.066

摘要

为了评价不同PM2.5质量浓度的雾霾对人群健康的危害性,采用函数Petri网与人工神经网络的学习机制相结合的方法,构建了结构解析型神经Petri网模型,简称SP_NPN模型.该模型可以继承ANN的自学习功能,具有ANN的联想存储功能,并能够快速寻找最优解;该模型的网络结构可以是任意的,从而具有良好的适应性;该模型对输入信息没有依赖,它将网络内部的动态作为关注焦点,因而特别适用于复杂系统结构的解析与因果关联分析;该模型的内部节点具有明确的物理含义,因而方便对复杂系统建模.应用结果表明:利用SP_NPN模型解析雾霾对人体健康的危害性,一组观测输入和输出会获得多种解析结果,据此可以发现人体系统内部存在的所有致病类型,从而为相关精确诊断方案的制定指明方向;通过固定某些弧的权系数,可以使解析结果达到唯一,从而发现导致解析结果唯一时的关键因果关联关系,依据这些关联关系设置观测方案,能够为精确诊断方案的制定提供依据;此外,利用SP_NPN模型的因果关联关系解析功能,能够揭示雾霾中PM2.5质量浓度变化与人体致病机制之间存在的因果关联关系,并计算出不同PM2.5质量浓度的雾霾对人群健康的危害性程度,从而达到对雾霾危害性进行评价的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄光球	西安建筑科技大学管理学院	240	1317	17.0	25.0
2	陆秋琴	西安建筑科技大学管理学院	122	511	13.0	18.0