基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究

发布时间：2017-12-10 17:15

  本文关键词：基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究

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【摘要】：BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。
【作者单位】： 南京信息工程大学遥感学院;中国环境科学研究院;宿迁市气象局;
【基金】：国家环保公益性行业科研专项(201109065)
【分类号】：X831
【正文快照】： 空气质量严重依赖于当地气象条件[1]。在不同的气象条件下,同一污染源排放所造成的地面污染物浓度可相差几十倍乃至几百倍[2]。同时,空气污染物浓度还受到排放源、复杂下垫面、理化生过程等多种因素的影响,具有较强的非线性特性[3],而人工神经网络(artificial neural network,

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本文编号：1275270