基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測及可視化的實現(xiàn).pdf

1、空氣是人類生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，是所有生命活動的基本要素之一?？諝赓|(zhì)量直接影響到人類的健康水平及生產(chǎn)條件，同時，良好的空氣質(zhì)量能大大提高城市的投資競爭力。但是，隨著工業(yè)化及城市化過程的發(fā)展，城市人口數(shù)量的急劇膨脹，能源消耗、機動車數(shù)量的不斷增加，以及大型的工業(yè)開發(fā)區(qū)的建立等都給環(huán)境空氣質(zhì)量帶來巨大的壓力?？諝馕廴緡乐仄茐纳鷳B(tài)平衡，給人類的生產(chǎn)生活帶來了較大的危害。
　　做好空氣質(zhì)量的日常監(jiān)測、精確數(shù)據(jù)分析、實現(xiàn)質(zhì)量預(yù)測及可視化有利于對

2、城市空氣的質(zhì)量狀況進行全面把控，同時，可以了解空氣質(zhì)量各種不同的影響因素，掌握各因素對空氣質(zhì)量的作用效果，這對城市規(guī)劃與建設(shè)、環(huán)境管理、污染控制、及公共事業(yè)的發(fā)展均有重要的理論意義與實用價值。
　　本文主要以BP（Error Back Propagation）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為依據(jù)，在考慮了季節(jié)、溫度、天氣狀況、風(fēng)向和風(fēng)力等氣象因素的影響下，對天津市空氣中污染物PM2.5、PM10、CO、NO2、O3-8h和SO2日濃度進行預(yù)測。

3、該模型選取了當日的氣象條件及前一日的污染物濃度作為訓(xùn)練樣本的輸入向量，并分別用歸一化與反歸一化對輸入信號、輸出信號進行處理，通過反復(fù)和大量的實驗確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)。結(jié)果表明，本次試驗設(shè)計模型的預(yù)測效果較好。同時，根據(jù)國家頒布的最新環(huán)境空氣質(zhì)量標準GB3095-2012計算出空氣質(zhì)量指數(shù)AQI（Air Quality Index），并采用控制變量法對預(yù)測的輸出結(jié)果進行單因素分析，探究了單項氣象條件與空氣質(zhì)量之間的關(guān)系，分析其原因