免疫粒子群算法优化的环境空气质量评价方法

为了提高免疫算法的收敛速度,将粒子群优化思想引入到免疫算法中,设计了一种免疫粒子群优化算法。采用该算法对大气污染损害公式的参数进行寻优,得到了适用于臭氧、PM2．5等6种大气污染物的环境空气质量评价的污染损害指数公式及环境空气质量评价模型。为了使评价结果更准确,采用了国家环保部最新发布的空气质量标准中给出的大气污染物种类、数目及各级浓度限值。将该评价方法应用于大气质量评价领域,实验结果表明,该方法评价结果准确,具有较好的灵活性、实用性和应用前景。     

环境空气质量评价模型研究

现有的环境空气质量评价模型均采用1996年国家发布的空气质量标准,与当前环境空气中污染物的种类、浓度有很大的差别。为此,根据GB 3095—2012《环境空气质量标准》,并参考HJ 633—2012《环境空气指数(AQI)技术规定(试行)》,设计了一种基于免疫粒子群优化算法的环境空气质量综合评价方法。该方法采用免疫粒子群算法优化大气污染损害公式的参数,并得到适用于O3、PM2.5等6种大气污染物的具有更强普适性的环境空气质量评价的污染损害指数公式及环境空气质量评价模型。采用该方法对东北某城市的大气质量进行了评价,并将评价结果与其他方法进行比较。结果表明,免疫粒子群优化算法全局优化性能好,收敛速度快,评价方法物理意义明确,具有较好的通用性。同时,由于模型中包含了近年来浓度急剧增加的PM2.5及O3两种污染物对空气质量的影响,评价结果更接近实际。