香港公共出租车转换站内污染物演变模式识别及预测

• 作者: 卢伟真 王协康
• 来源期刊: 华南理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 污染物水平 出租车转换站 可呼吸悬浮粒子
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 页码范围: 18-22,40
• 页数: 6页
• 分类号: X8|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-565X.2003.z1.005

摘要

对香港公共出租车转换站(TTI)内的污染物扩散和分布情况进行了研究.影响TTI内污染物水平的因素有:出租车流、环境条件、人们的活动以及TTI的结构等.对TTI内的悬浮粒子进行了现场监测,通过分析前述因素对悬浮粒子水平的影响,提出用人工神经网络来进行研究.基于所获得的不同时间段的数据,训练了适用于此类问题的神经网络模型,对该模型的性能进行了分析和验证.文中还对TTI内空气污染物的积聚模式及演变趋势进行了模拟预测和实测对比,对比结果表明,文中提出的TTI内污染物的预测方法是可行和可靠的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王协康	四川大学高速水力学国家重点实验室	69	707	16.0	23.0
2	卢伟真	香港城市大学建筑系	10	110	5.0	10.0