神经网络在空气污染预报中的应用研究

• 作者: 姚小丽 秦侠 苏静芝 雷蕾
• 来源期刊: 四川环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气污染预报 人工神经网络 BP网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: X83
• 字数: 3126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3644.2008.02.024

摘要

空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究.本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦侠	北京工业大学环境与能源工程学院	40	283	11.0	15.0
2	雷蕾	北京工业大学环境与能源工程学院	10	69	5.0	8.0
3	姚小丽	北京工业大学环境与能源工程学院	6	71	5.0	6.0
4	苏静芝	北京工业大学环境与能源工程学院	3	21	2.0	3.0