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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360132324001343
近日，公司毛鹏教授课题组在工程与环境领域国际权威期刊《Building and Environment》（中科院1区TOP期刊、影响因子7.4）发表题为“A decision-aid system for subway microenvironment health risk intervention based on backpropagation neural network and permutation feature importance method”的研究论文，硕士生陈琦雯为第一作者，毛鹏教授为通讯作者，公司为第一完成单位。该成果获得了国家自然科学基金项目和江苏省研究生科研创新与实践计划项目的资助。
地铁已经成为人们日常生活中重要的通勤方式。然而，不良的地铁微环境正在威胁着乘客与工作人员的健康。现阶段虽然也有一些针对地铁微环境的研究，但这些研究往往关注于单一指标或某些特定的指标，忽视了指标间复杂的内在联系。实际上，这些指标是复杂和相互关联的，并直接或间接地共同作用于地铁微环境健康风险。因此，本研究提出了一种基于反向传播神经网络算法和置换特征重要性法的地铁微环境健康风险干预决策支持系统。利用神经网络建立了指标与地铁微环境风险之间的非线性关系。在此基础上，利用MATLAB编程实现了逐步干预、神经网络预测和策略生成等功能。并以南京市某地铁站为例，验证了系统的有效性。
这项研究的结果能实现对地铁微环境健康风险的系统分析，高效优化，逐步干预的功能，有助于为地铁微环境健康风险管理提供更加客观有效的干预策略。
地铁微环境健康风险预测模型构建流程
决策支持系统多策略逐步优化过程
供稿、供图：毛鹏；初审：李强；审核：柳任飞；编辑：许历隆
