人工神经网络在资阳市小区域环境质量评价中的应用的任务书任务书题目：人工神经网络在资阳市小区域环境质量评价中的应用任务背景：随着城市化进程的加快，城市环境问题日益突出，特别是小区域环境质量问题引起了社会各界的广泛关注。因此，对小区域环境质量进行全面细致的评价，为城市人居环境建设提供科学依据，具有重要意义。任务要求：1.搜集资阳市相关的小区域环境质量相关指标数据；2.利用人工神经网络模型建立小区域环境质量评价模型，对资阳市小区域环境质量进行评价；3.分析小区域环境质量评价结果，明确资阳市小区域环境质量优劣势，并提出针对性的改进措施。任务步骤：1.搜集资阳市相关的小区域环境质量相关指标数据，包括但不限于：空气质量、噪音、水质、工业废气排放、生活垃圾处理情况、绿化覆盖率等指标；2.选取适合的人工神经网络模型，构建小区域环境质量评价模型，进行数据训练和验证，优化模型参数；3.运用建立的小区域环境质量评价模型对资阳市小区域环境质量进行评价，并对评价结果进行分析和解读；4.明确资阳市小区域环境质量评价结果的优劣势，提出改进措施和建议。注意事项：1.需要对搜集到的数据进行格式化处理并进行数据清洗，使得数据在格式和数量上满足模型的需求；2.在建模过程中需要尽可能挖掘和利用数据的潜在信息和关联性，提高模型的精度和可靠性；3.评价结果需进行可视化呈现，并分析评价结果的合理性，以保证评价结果的科学性和可操作性。参考文献：1.李丹,刘丽丽,韦安博等.全连接神经网络在环境质量评价中的应用综述.中国环境科学,2019,39(04):1292-1303.2.刘槐,陈芬婷,赵洛平等.基于BP神经网络和GIS的城市环境质量综合评价研究.环境科学与技术,2017,40(09):26-32.3.郭宁,王进业,朱鹏等.机器学习模型在城市空气质量预测中的应用研究.环境科学与技术,2020,43(04):223-230.