神经网络在空气污染预报中的应用研究

摘要： 空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究.本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度. 作 者： 苏静芝    秦侠    雷蕾    姚小丽    SU Jing-zhi    QIN Xia    LEI Lei    YAO Xiao-li   作者单位： 北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100022  期 刊： 四川环境  ISTIC   Journal： SICHUAN ENVIRONMENT  年，卷(期)： 2008, 27(2)  分类号： X83  关键词： 空气污染预报    人工神经网络    BP网络   

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