基于神经网络模型的青岛市城区土壤重金属污染源定位
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摘要：建立基于遗传算法的BP神经网络系统，该模型可以有效描绘区域中重金属元素的分布情况，并由此通过各元素浓度极大值点求出污染源近似坐标，实现对污染源的定位。将该模型运用于青岛市，根据青岛市不同功能区的土壤重金属含量调查结果，实现了对可能重金属元素污染源位置的预测。
关键词：城区土壤；重金属污染；遗传算法；BP神经网络
中图分类号：X53 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）03-0685-03
重金属污染是全球环境污染的突出问题，随着社会和经济的发展，重金属污染危害日益加重。研究重金属污染的分布，并根据分布情况实现对污染源的定位对于有关部门进行及时的环境预防与整治具有重要意义[1]。
近年来兴起的人工神经网络能通过学习实例集自动提取“合理的”求解规则，且具有容错和容差能力以及一定的推广能力。本研究建立基于并行遗传算法的BP神经网络系统，该模型可以实现对污染源位置的定位，从而为相关部门及时进行环境整治提供了理论依据。
1 构建基于遗传算法的BP神经网络模型
1.1 BP神经网络基本原理
BP神经网络是在对复杂的生物BP神经网络研究和理解的基础上发展起来的，因此具有较强的信息处理能力，对复杂的问题具有适应和自学的能力，可以很好地协调多种输入信息的关系[2]。BP神经网络通常由输入层、若干隐含层和输出层组成，每层都包含若干神经元，通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理。其网络拓扑结构如图1。同一层各神经元相互没有连接，相邻层的神经元通过权实现全连接。
1.2 BPANN算法改进
普通的BP神经网络有自身的缺陷，包括易陷入局部最小点、收敛速度慢、学习过程容易出现震荡等。为了改进普通的BP神经网络，引入遗传算法（Genetic algorithm，GA）。遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索算法，它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列的遗传操作对个体进行了筛选，从而使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体中包含上一代的大量信息，并且引入新的优于上一代的个体。这样的周而复始，群体中的适应度不断提高，直到满足一定的条件为止，其基本原理如图2[3]。
遗传算法与神经网络算法的结合就是利用GA优化网络的拓扑结构，如网络层数和每层的节点数，以及各层节点间的连接关系。根据某些性能评价准则（如学习速度、泛化能力或结构复杂程度等）搜索结构空间中满足问题要求的最佳BP神经网络。基于遗传算法的神经网络流程如图3。
青岛是中国重要的经济中心城市和港口城市，是中国重要的外贸口岸之一、国家历史文化名城和风景旅游胜地，作为体现青岛面貌的首要因素——环境，已成为青岛、中国乃至世界大众关注的问题。因此，对青岛的城市环境地球化学研究势在必行。
现以青岛市城区为例，根据从城区采样得到的土壤重金属含量数据建立神经网络模型，对污染源进行定位。对青岛市南区、市北区、四方区、李沧区、崂山区5个城区进行了广泛的土壤地质调查，将所考察的城区按照每平方公里1个采样点对表层土进行取样，共得到319个采样点，并分别检测每个采样点的8种重金属Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn和As的含量[4]。
对每种金属元素进行多次基于遗传算法的BP神经网络模拟后，在所得的数据矩阵中随机选取200个点对应的坐标进行绘图，绘图结果如图4。从图4中可以看出，每种重金属元素在城区中的空间分布，对数据中每种金属元素的空间坐标进行K-means聚类，所得的聚类中心即为污染源预测位置。
3 小结
通过建立基于遗传算法的BP神经网络模型，并将该模型运用于青岛市城区内各种重金属污染源的定位。使得环境管理部门可以在目标地区的土壤进行采样分析的基础上，利用该算法得出目标地区内重金属元素的分布图，根据极大值点可以定位污染源，并由此采取相应的管理措施。该算法的优越性在于可利用部分测量数据估计整体地区的分布情况，但同时也存在不足之处，一是数据获取困难，一般需要依靠卫星测量获取样本数据，二是算法虽然有较高的收敛速度，但缺少动态性，无法进行金属元素的动态分析和分布变化预测。
参考文献：
[1] 马旺海，曹 斌，杨进峰，等.城市重金属污染特征[J]. 中央民族大学学报（自然科学版），2008，17（1）：66-73.
[2] 卢文喜，杨忠平，李 平，等.基于改进BP算法的地下水动态预测模型[J].水资源保护，2007，23（3）：5-8，59.
[3] 金菊良，丁 晶.遗传算法及其在水科学中的应用[M]. 成都：四川大学出版社，2000.
[4] 姚 德，孙 梅，杨富贵，等.青岛城区土壤重金属环境地球化学研究[J].中国地质，2008，35（3）：539-550.