1、環(huán)境風險評價是環(huán)境影響評價領域中的一個重要組成部分。風險決策管理是環(huán)境風險評價的目的，即環(huán)境風險決策管理是整個環(huán)境風險評價的最后環(huán)節(jié)。然而，由于環(huán)境風險的復雜性，環(huán)保部門不易做出及時、準確的風險管理決策。 越來越多的城市建立起一系列基于Internet的環(huán)境質量監(jiān)測數據庫，這使得大量與環(huán)境質量相關的數據源源不斷地被保存到數據庫中。目前對這些數據所做的工作主要局限于實時監(jiān)測、日報、月報、年報等的生成，并在此基礎上進行環(huán)境風險評價，

2、然而，數據的其他有用的潛在價值并沒有被開發(fā)利用于環(huán)境風險管理。 為上述問題提供一個行之有效的解決方案——基于數據挖掘的環(huán)境風險評價決策支持系統(tǒng)，是本文研究的目的所在。本文的主要工作包括以下幾個方面： 1.提出將數據挖掘技術引入環(huán)境風險評價的構想，設計了基于數據挖掘技術的環(huán)境風險評價決策支持系統(tǒng)的模型與框架，并采用數據庫服務器MySQL和開發(fā)工具VisualBasic、VisualC++，實現了該系統(tǒng)的數據庫和模型庫部分。

3、 2.設計了BP神經網絡及其改進算法的預測模型、馬爾科夫模型和趨勢結構序列預測模型，并采用VisualC++和VisualBasic在決策支持系統(tǒng)中實現了所有預測模型的應用模塊。其中，對于BP神經網絡及其改進算法的預測模型，開發(fā)出基于數據庫與基于數據文件的應用模塊，以適用于不同數據來源的挖掘分析。 3.為了驗證該決策支持系統(tǒng)預測模型的有效性與可行性，本文采用濟南市環(huán)境空氣質量監(jiān)測數據、大連小野田水泥有限公司TSP與SO2