基于ＢＰ神经网络对城市空气污染数据真实性的判别

　　摘要：目的针对城市空气污染数据的真实性，收集并处理京津冀、长三角和珠三角地区的空气质量数 据，判别数据的真实性，并给出提高空气污染数据真实性的建议。方法使用因子分析、多元统计等方法构建 ＢＰ神经网络和多元线性回归模型，利用ＭＡＴＬＡＢ、ＳＰＳＳ和ｅｘｃｅｌ等软件，分析空气质量数据的波动性，得到 各个城市空气污染物数据的真实性结果。结果天津、沧州、上海、东莞等城市的空气污染数据较为真实，而 保定、邢台、镇江、扬州、舟山，珠海等城市空气污染数据的不真实性严重。结论应当注重基层环境统计工 作，加强基层和媒体对统计数据的关注，完善软件技术设施。

　　关键词：空气质量；ＢＰ神经网络；ＭＡＴＬＡＢ

　　空气质量始终是政府、环境保护部门和人民关注的热点问题。近期频繁爆发的雾霾危机也使得人们日 益关注有关监测部门发布的空气质量指标情况。去年“两会”代表和委员纷纷指责中国部分城市伪造空气 监测数据，治霾政策的制定受到来自利益相关者的阻力［１］。２０１６年的两会上，全国政协常委、环境保护 部副部长吴晓青表示，很高兴在今年的“十三五”规划草案中看到增加了环境质量的考核指标。自中国提 出空气质量数据监测以后，部分地方政府频繁曝出监测数据在改善，而环境质量却在持续恶化的新闻。地 方政府大气监测数据真实性的问题逐渐受到人们的关注。

　　１相关文献回顾

　　张锡颖等［２］从空气质量与气候的关系角度研究了这个问题。首先搜集京津冀、长三角、珠三角各个地区的气候和空气质量数据，然后对各个影响因素进行归一化处理，最后得出判别中国地方政府上报监测数 据真实性的方法，并且得出数据真实性的不同类型。王妮妮［３］以空气污染类型为切入点，首先搜集上海市 国控子站的日监测数据，其次对上海市空气质量进行综合评价，然后利用虹桥机场气象监测站数据对上海 市的气象情况进行综合评价，最后得出上海市空气质量状况良好，并且得出了以单点位、单因子为主，多 点位、单因子为辅的空气质量异常数据联合筛选体系。

　　２数据的获取及假设

　　数据来源于中国气象局网站［４］，为了便于解决问题，提出以下假设：（１）城市空气质量数据的真实性 具有连续性，即这个时间段数据真实，则下个时间段数据也真实；（２）多元线性回归中随机误差项ε是一 个平均值或期望值为零的随机变量；（３）解释变量的所有观测值，随机误差项的方差都是相同的；（４）忽 略除了空气污染物含量外其他影响ＡＱＩ的因素；（５）不考虑极端天气对空气污染物含量的影响。

　　３关于ＢＰ神经网络

　　３．１研究思路

　　以京津冀、长三角和珠三角地区代表城市不同时间的ＰＭ１０、ＣＯ、ＮＯ２、ＳＯ２的４个指标作为输入数 据，ＰＭ２．５作为输出数据构建ＢＰ神经网络模型；接着将该地区其他城市的ＰＭ１０、ＣＯ、ＮＯ２、ＳＯ２４个指 标输入到前面构建的ＢＰ神经网络模型中，得到这些城市ＰＭ２．５的预测数值，通过这些预测ＰＭ２．５的数值 与代表城市ＰＭ２．５真实数据比较，最后筛选出该地区空气质量数据比较真实的城市。

　　３．２研究方法

　　ＢＰ神经网络是一种多层前反馈神经网络，一般存在等于或者大于三层神经元。ＢＰ神经网络主要包括 输入层、中间层和输出层三部分，上、下层之间是全链接，而同一层的相互之间没有链接。标准的ＢＰ神 经网络算法核心是“负梯度下降原理”，即ＢＰ神经网络的误差总是沿着误差降落最迅速的目标进行调整。 建立空气质量污染指标数据的ＢＰ神经网络模型（图１）。

　　４城市空气污染数据的真实性判别

　　４．１研究思路

　　用ＳＰＳＳ进行因子分析，利用污染物之间的相关性减少污染物变量的个数，进行降维处理，然后建立 多元线性回归模型，对各个城市的犃犙犐指数进行预测，最后进行误差分析及拟合优度检验，比较确定空 气质量数据的真实性。

　　４．２研究方法

　　因子分析是指研究从变量群中提取公共因子的统计技术，可以在许多变量中找出隐藏的、具有代表性 的因子，还可以用来检验变量间关系的假设。因子分析是一种十分实用的降低变量维数的方法。因子分析 的主要步骤有：①确认待分析的原始变量是否适合作因子分析；②构造因子变量；③利用旋转方法使因子 变量具有可解释性；④计算每个样本的因子变量得分。 因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量 所共有的因子，解释变量之间的相关关系。唯一因子是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共 同因子解释的部分。原始变量与因子分析时抽出的共同因子的相关关系用因子负荷表示。

　　５建议

　　根据城市空气污染数据的真实性判别分析结果，针对空气污染数据真实性问题，提出以下建议。

　　１）重视基层环境统计工作，强化人员配置，提高统计人员的思想意识，把统计工作放在首要位置， 认真对待，耐心负责，同时设置专职统计的各项岗位，挑选业务能力强、掌握统计学相关知识的专业人才 担任统计相关工作，加强对统计人员专业知识和职业道德的教育，努力提高基层统计人员的综合素质和能 力。

　　２）加强基层和媒体对统计数据的监测，随着社会的发展和人民群众监督意识的加强，公众参与统计 工作的诉求也越来越强，对加大环境信息公开的范围和力度都有所上升。政府通过鼓励各大门户网站或者 地方媒体对各级政府公布的统计数据进行监督检验，来提高统计数据的真实性。要加强基层环保监测能 力，使统计数据能够反映真实的情况，建立统计各部门的沟通机制，有序高效的将统计数据分配给各部 门，每个部门互相监督，避免“越位”现象发生。 ３）完善软件技术设施，定期培训和检测，要进一步完善软件建设，加强统计人员统计软件技术的培 训和学习教育，并定期对软件的正确性进行检测和维修，使统计人员工作效率得以提高，统计的真实性得 以加强。

　　参考文献：

　　［１］百度百科．空气污染数据判别［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１６１００２］．

　　［２］张锡颖，曲红伟．城市空气污染数据的真实性判别及分析研究［Ｊ］．科技经济导刊，２０１６（１１）：１２３１２４．

　　［３］王妮妮．上海市空气质量监测数据的规律研究及在数据审核中的应用［Ｄ］．上海：东华大学，２０１０．

　　［４］司守奎，孙玺菁．数学建模算法与应用［Ｍ］．北京：国防工业出版社，２０１５．

　　作者陈璐璐１，陈富媛２，杨鹏辉２，黄艳红２，陈梦倩２

《基于ＢＰ神经网络对城市空气污染数据真实性的判别》

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