大氣污染是我國急需解決的環(huán)境問題之一,對其分析與預測是“打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”的重要環(huán)節(jié),是大氣環(huán)境治理成效的檢驗,亦是為了更加精準的對重污染區(qū)域、易發(fā)生污染時間段進行有效防治。本文主要采用逐日空氣污染指數(shù)（Air Pollution Index,API）數(shù)據(jù),以南京市為例,對其API進行分析與預測。在分析上:首先采用小波分析和直觀統(tǒng)計的方法對2001～2010年間API進行月變化分析;其次以季節(jié)為周期對該市API變化規(guī)律進行統(tǒng)計分析;然后采用模糊綜合評價的方法對10年間空氣質(zhì)量進行評判并得出API的年際變化規(guī)律;并采用Daniel趨勢檢驗法分別對API在月、季、年周期上進行趨勢分析。通過分析得出API的變化規(guī)律,由其中季節(jié)性規(guī)律得出API隨季節(jié)性變化不同,因此,API預測需要分別建立春、夏、秋、冬四季的預測模型。在預測上:以BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型為基礎,漸進式的進行優(yōu)化,以改進API在驟然升高或降低時段的預測精度。首先用果蠅算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）對BP網(wǎng)絡進行優(yōu)化建立新的模型——FOA-BP模型。其次對該市各季節(jié)數(shù)據(jù)分別小波分解,然后... 

【文章來源】：安徽理工大學安徽省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖I研究區(qū)范圍與監(jiān)測站點分布

模糊評價結果。??＇ｒｕ?１、??Ｕ？?＝?（ｗ．ａｒＪ?ｆ?ｆ、廣ｍｌ?＾＊ｍ２?＾ｍｎ?Ｊ??空氣污染濃度的數(shù)據(jù)，由Ｓ０２、Ｎ０２、ＰＭ１Ｑ等空氣污染Ｉ即可以Ｓ０２、Ｎ０２、ＰＭ１Ｑ等空氣污染物濃度作指標、級、以污染物濃度實測值確定模糊綜合矩陣和權重向評價。??網(wǎng)絡??網(wǎng)絡的基本原理??

－，。??激活函數(shù)的選擇??神經(jīng)網(wǎng)絡一般采用Ｓ形的激活函數(shù)，其輸入與輸出關系如下：??：?ｎｅｔ?＝?ｘｘｗ，?＋?ｘ２ｗ２?＋?＋?ｘ？ｗｎ出：?ｙ?＝?ｆ?（ｎｅｔ）?＝?ｌ＿ｍｔｌ?＋?ｅ??學習速率的選取??速率一般取值０．０１－０．８，學習速率取值較大易導致網(wǎng)絡的不穩(wěn)定，收斂太慢，延遲訓練時間。??期望誤差的選取??絡設計過程，可以根據(jù)對比訓練，然后選擇較恰當?shù)钠谕`差值，點數(shù)決定。??果蠅算法??果蠅算法基本概念??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3005902