基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测

• 作者: 李柯秀 孙婵娟 张佳玲 邹志军 黄晨
• 来源期刊: 环境监测管理与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 邻苯二甲酸酯 反向传播神经网络 浓度预测 灰尘 儿童卧室
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 监测技术
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: X513|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2009.2022.01.012

摘要

在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均＞0.5,NMB均接近0,EMR均＜19％.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地区的相关数据,对DEHP浓度进行预测,其实测值与预测值平均值的EMR为7.7％,表明该模型预测精度较高.