本文由天津理工大学电气工程与自动化学院的刘昱宏和马旭共同撰写，发表于《天津理工大学学报》，网络首发日期为2024年10月28日。该研究提出了一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化BP神经网络的气体浓度反演方法，旨在提高大气环境中温室气体浓度的监测精度。

研究背景与目的

近年来，环境污染问题日益严重，尤其是大气中温室气体的浓度监测成为环境科学领域的重要课题。传统的气体检测方法如半导体法、隔膜电极法、气相色谱法等存在检测波段窄、设备更换频繁、灵活性差等问题。傅里叶变换红外光谱技术（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）因其检测气体种类多、灵敏度高、响应速度快等优点，逐渐成为气体浓度检测的主流技术。然而，FTIR技术在数据处理和模型优化方面仍存在一定的局限性。为此，本文提出了一种结合SSA算法优化BP神经网络的预测模型，旨在提高气体浓度反演的精度和效率。

研究方法与流程

本研究的主要方法包括BP神经网络和SSA算法的结合应用。BP神经网络是一种多层前向神经网络，包含输入层、隐含层和输出层。输入层接收气体吸光度数据，隐含层对数据进行处理，输出层输出气体浓度预测结果。BP神经网络的核心在于反向传播算法，通过不断调整权值和阈值，使预测结果逼近真实值。

SSA算法是一种基于麻雀觅食行为的优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快的特点。该算法通过模拟麻雀的觅食和反捕食行为，优化BP神经网络的权值和阈值，从而提高模型的预测精度。具体流程如下： 1. BP神经网络结构设计：确定输入层、隐含层和输出层的节点数，采用经典的3层结构。 2. SSA算法初始化：设置种群数量、迭代次数、捕食者和加入者比例等参数。 3. 适应度值计算与排序：根据当前麻雀的位置计算适应度值，并排序。 4. 位置更新：更新捕食者、加入者和警戒者的位置。 5. 权值和阈值优化：将优化后的权值和阈值分配给BP神经网络，提高预测精度。

实验结果与分析

本研究通过仿真实验验证了SSA-BP模型的预测效果。实验结果表明，经过SSA算法优化的BP神经网络在气体浓度预测中表现出更高的精度和更快的收敛速度。具体结果如下： 1. 预测误差对比：与传统的偏最小二乘法（PLS）和标准BP神经网络相比，SSA-BP模型的预测误差显著降低，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别控制在0.266和0.05左右。 2. 训练时间优化：SSA-BP模型的训练时间较标准BP神经网络有所减少，进一步提高了模型的实用性。 3. 光谱数据处理：通过对气体吸光度谱图的基线校正和去噪处理，有效提高了数据的质量，进一步提升了模型的预测精度。

结论与意义

本文提出的基于SSA-BP神经网络的气体浓度反演方法，在环境监测领域具有重要的应用价值。该方法不仅提高了气体浓度预测的精度，还缩短了训练时间，为大气环境中温室气体的实时监测提供了有效的技术手段。此外，SSA算法的引入为BP神经网络的优化提供了新的思路，具有较高的学术价值。

研究亮点

1. 创新性：首次将SSA算法应用于BP神经网络的优化，显著提高了气体浓度预测的精度。
2. 实用性：通过实验验证，SSA-BP模型在实际环境监测中表现出良好的预测效果，具有广泛的应用前景。
3. 数据处理优化：通过对光谱数据的基线校正和去噪处理，进一步提升了模型的预测精度。

参考文献

本文引用了大量相关文献，涵盖了FTIR技术、BP神经网络、SSA算法等领域的最新研究成果，为本文的研究提供了坚实的理论基础和技术支持。

本文通过结合SSA算法和BP神经网络，提出了一种高效、精确的气体浓度反演方法，为环境监测领域提供了新的技术手段，具有重要的科学意义和应用价值。