本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣污染指數(shù)預(yù)測(cè)模型研究

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【摘要】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為研究空氣污染預(yù)測(cè)的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面氣象觀測(cè)資料和空氣污染指數(shù)數(shù)據(jù),通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了不同季節(jié)的空氣污染指數(shù)預(yù)測(cè)模型,對(duì)北京市空氣污染指數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)相關(guān)系數(shù)分析法,對(duì)比分析了預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果,研究結(jié)果表明:春、夏、秋、冬季的預(yù)測(cè)值與監(jiān)測(cè)值線性相關(guān)系數(shù)分別為0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴隨有沙塵天氣,而文章并沒(méi)有考慮沙塵天氣對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響,因此春季BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度在四季中最低,其預(yù)測(cè)值與監(jiān)測(cè)值的線性相關(guān)系數(shù)為0.81。由于秋季不同空氣質(zhì)量級(jí)別的數(shù)據(jù)都有較多分布,因此該季節(jié)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)更具有代表性,其預(yù)測(cè)精度在四季中最高,預(yù)測(cè)值與監(jiān)測(cè)值的線性相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.89�？傊�,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于北京空氣污染指數(shù)預(yù)測(cè)是行之有效的。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院;中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院;宿遷市氣象局;
【基金】：國(guó)家環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201109065)
【分類號(hào)】：X831
【正文快照】： 空氣質(zhì)量嚴(yán)重依賴于當(dāng)?shù)貧庀髼l件[1]。在不同的氣象條件下,同一污染源排放所造成的地面污染物濃度可相差幾十倍乃至幾百倍[2]。同時(shí),空氣污染物濃度還受到排放源、復(fù)雜下墊面、理化生過(guò)程等多種因素的影響,具有較強(qiáng)的非線性特性[3],而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,

【相似文獻(xiàn)】

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