我國進入改革開放以來,當(dāng)時以犧牲環(huán)境為代價換取的經(jīng)濟高速發(fā)展方式導(dǎo)致大氣環(huán)境質(zhì)量日益下降,目前我國面臨十分嚴峻的大氣環(huán)境污染問題。準(zhǔn)確的預(yù)測空氣質(zhì)量對環(huán)境保護部門實現(xiàn)空氣污染治理有著至關(guān)重要作用。目前環(huán)境保護部門建立的大氣污染物在線監(jiān)測系統(tǒng)只停留在簡單的數(shù)據(jù)報表統(tǒng)計階段,不能利用已經(jīng)積累空氣污染物濃度數(shù)據(jù)做進一步的深入分析。而已有的數(shù)值預(yù)測模型存在實現(xiàn)難度大、詳細的污染物排放資料難以獲取、硬件資源昂貴以及計算復(fù)雜度高等問題,所以不適合地市級的政府環(huán)境保護部門。本文建立一種分析歷史空氣污染物濃度數(shù)據(jù)變化規(guī)律的統(tǒng)計模型預(yù)測方法,統(tǒng)計模型預(yù)測方法具有節(jié)約資源和實現(xiàn)簡單便捷等優(yōu)點,適合地市級環(huán)境保護部門實現(xiàn)空氣質(zhì)量預(yù)測的實際需求,為政府環(huán)境保護部門制定空氣污染治理的各項控制措施提供直觀的量化參考。本文以歷史空氣污染濃度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)空氣污染物數(shù)值的統(tǒng)計規(guī)律實現(xiàn)對未來一段時間內(nèi)的空氣質(zhì)量預(yù)測。本文完成的主要工作有以下三個方面:1.通過對空氣質(zhì)量預(yù)測的目標(biāo)分析,給出基于統(tǒng)計模型方式實現(xiàn)空氣質(zhì)量預(yù)測的整體框架模型。概述了該框架模型包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析處理以及結(jié)果反饋三層,數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

空氣質(zhì)量分指數(shù)及對應(yīng)污染物項目濃度限值

表示空氣污染情況越來越嚴重�？諝赓|(zhì)量等級越高表示空氣污染程度越嚴重，對人體的身體健康的影響也越大。圖2.2 空氣質(zhì)量指數(shù)及相關(guān)信息2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡稱是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是建立在對人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究基礎(chǔ)上，模擬人腦處理信息處理行為和特征而建立的一種信息處理系統(tǒng)。SUM fW1WiWna1aian……btl圖2.3 神經(jīng)元模型

通訊包進行解析。獲取通訊包的數(shù)據(jù)段數(shù)據(jù)，然后進行在根據(jù)圖 4.3 所示的數(shù)據(jù)段結(jié)構(gòu)組成示意圖對數(shù)據(jù)段的信息進行解析。圖4.3 數(shù)據(jù)段結(jié)構(gòu)組成表示意圖如圖 4.4 所示，是采集到的實時空氣污染物項目濃度數(shù)據(jù)的實例，其中第一行“##0330QN=20180313090258468”用于唯一表示一次命令交互；第二行中“ST=22”中 ST 表示系統(tǒng)編碼，22 表示是空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)；第三行“CN=2011”中 CN 表示命令編碼，2011 表示上傳污染物實時數(shù)據(jù)；第四行中“PW=123456”表示訪問密碼；

【參考文獻】：
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本文編號：3572728