大气污染预警仿真模型研究 ——以郑州市为例

• 作者: 任朝栋 田力 郭雪白
• 来源期刊: 创新科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP人工神经网络 径向基神经网络(RBF) 线性相关系数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 科技预测与评价
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: X831
• 字数: 2407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.02.008

摘要

利用郑州市2015—2016年24小时的大气污染监测数据和气象数据,分析郑州市空气质量随季节变化的分布特性.利用线型相关系数分析,寻找显著相关因素,通过径向基神经网络构建大气污染预测模型,对郑州市2017年的PM2.5、PM10、SO2、NO2污染物7*24小时的浓度进行预测,并与各污染物实际监测值进行对比分析.实验结果证明,利用线型相关系数进行相关因素的分析能够很好地提高预测准确度;利用RBF神经网络的预测结果比传统的BP神经网络预测的结果更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭雪白		1	3	1.0	1.0
2	田力		1	3	1.0	1.0