基于贝叶斯网络的大连市空气质量预测与诊断

• 作者: 化虎蝶 王晨祥
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯网络 空气质量 预测与诊断 MATLAB 大连市
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 环境污染及其防治
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: X51
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2018.01.010

摘要

贝叶斯网络具有双向推理能力,可有效解决空气质量研究中的不确定问题.将贝叶斯网络引入到空气质量研究中,基于大连市2014-2016年空气质量指数(AQI)以及SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5 6种污染物浓度数据,通过构建贝叶斯网络模型对大连市空气质量进行了预测与诊断研究.结果表明:①利用贝叶斯网络因果推理功能验证了贝叶斯网络预测模型的有效性:大连市春、夏、秋、冬四季和全年的空气质量预测精度分别为89.29％、92.86％、88.89％、85.19％、89.09％;②利用贝叶斯网络模型和模糊综合评价法分别对大连市2017年5月1日至15日的空气质量进行预测,并比较官方的监测值,结果显示贝叶斯网络模型用于空气质量的预测更为准确;③利用贝叶斯网络诊断推理得出O3和PM25是大连市空气污染的主要贡献者.贝叶斯网络技术用于空气质量的预测和诊断具有可行性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晨祥	大连海事大学环境科学与工程学院	2	21	2.0	2.0
2	化虎蝶	大连海事大学环境科学与工程学院	1	11	1.0	1.0