近年來，隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加速，城市汽車保有量和燃油消耗逐年大幅度增長，隨之導(dǎo)致機(jī)動車污染排放的日益嚴(yán)重，大氣環(huán)境遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。近日，我國中東部地區(qū)持續(xù)霧霾，給居民的身體健康和工作生活帶來了極大的威脅。霧霾天氣的形成主要由于大氣中細(xì)顆粒物（PM2.5）濃度超標(biāo)引起，作為細(xì)顆粒物污染的主要來源，道路機(jī)動車尾氣的排放和擴(kuò)散問題受到了愈發(fā)廣泛的關(guān)注和研究。傳統(tǒng)的細(xì)顆粒物污染擴(kuò)散模型主要針對街區(qū)尺度（0.5-4km）和中觀尺度（100-500m）進(jìn)行研究，而在道路微觀尺度（10-100m）上的預(yù)測效果并不理想。 本研究針對細(xì)顆粒物在城市開闊道路沿側(cè)的擴(kuò)散問題，在中美兩國典型路段沿側(cè)，利用便攜式移動監(jiān)測設(shè)備，進(jìn)行了一系列細(xì)顆粒物擴(kuò)散濃度監(jiān)測實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)顆粒物污染擴(kuò)散模型。這一模型可以很好的處理細(xì)顆粒物擴(kuò)散的非線性問題，同時其預(yù)測的準(zhǔn)確性對輸入?yún)?shù)準(zhǔn)確度的依賴較低，有效的彌補(bǔ)了現(xiàn)有污染擴(kuò)散模型在道路微觀尺度上預(yù)測的不足。 同時，本文對背景污染濃度對模型預(yù)測精度的影響，以及模型的適用條件進(jìn)行了相關(guān)的討論和研究，并將模型的預(yù)測結(jié)果同線性回歸模型...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1研究思路及技術(shù)路線圖

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文濃度預(yù)測中的適用條件和局限性。道路沿側(cè)的實(shí)測數(shù)據(jù)，對城市微觀尺度下的污性模型（多元線性回歸模型）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在研究非線性、多影響因素問題框架及技術(shù)路線如圖1-1所示。

圖3-1前饋型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖3-1前饋型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3-1Thestructureoffeed-forwardneuralnetwork型網(wǎng)絡(luò)饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)如圖3-2所示，稱為反饋型網(wǎng)絡(luò)在反饋網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都具有信息處理功能，而且每個，同時又可以向外界輸出。一些典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，....

圖3-2反饋型網(wǎng)絡(luò)：全互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖3-1前饋型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3-1Thestructureoffeed-forwardneuralnetwork型網(wǎng)絡(luò)反饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)如圖3-2所示，稱為反饋型網(wǎng)絡(luò)是在反饋網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都具有信息處理功能，而且每個節(jié)入，同時又可以向外界輸出。一些典型的神....

圖3-3反饋型網(wǎng)絡(luò)：單層全互連結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)Fig.3-3Thestructureoffeedbackneuralnetwork

圖3-3反饋型網(wǎng)絡(luò)：單層全互連結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)Fig.3-3Thestructureoffeedbackneuralnetwork接結(jié)構(gòu)是決定網(wǎng)絡(luò)特性的第二大要素，其特式信息處理、高度互連性、高度并行性和結(jié)學(xué)習(xí)[63]的功能特性由網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值決定。通過對不斷修正自身網(wǎng)絡(luò)....

本文編號：3944702