城市區(qū)域空氣質量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的持續(xù)增長和城市人口的迅速膨脹，城市空氣污染問題日趨嚴重，僅對城市空氣質量進行檢測已不能滿足人們的需求。對城市空氣質量的變化趨勢進行研究，開展城市空氣質量預測、預報工作，對城市空氣污染的防治和城市居民的健康、生活具有重要的意義。
　　 論文是華中某市空氣質量自動監(jiān)測系統(tǒng)的拓展研究，在分析研究神經(jīng)網(wǎng)絡非線性處理能力和容噪能力的基礎之上，論文應用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡對城市區(qū)域空氣質量進行預測研究，設計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型

2、的城市區(qū)域空氣質量預測系統(tǒng)。
　　 論文首先對該市空氣質量自動監(jiān)測系統(tǒng)做了簡要的介紹，通過分析近幾年空氣污染的特點，指出PM10 是該市空氣質量的主要污染因子。在這一重要結論的基礎之上，論文采用該市PM10的日歷史數(shù)據(jù)，建立起B(yǎng)P 神經(jīng)網(wǎng)絡模型來定量預測PM10的日平均濃度。根據(jù)影響PM10含量的物理分析和歷年PM10數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，以及該市地理和氣象方面的特點，找出影響PM10 濃度的主要因素，在大量的試驗分析和仿真的基礎上確

3、立了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結構。論文將訓練之后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測試驗，并將得到的預測值與國家環(huán)保總局的預測結果進行比較分析。可以看出BP 神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的預測精度，但缺乏對突發(fā)事件進行有效的處理，論文提出在預測模型基礎上采用加入修正量的方法，以彌補BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法的不足。
　　 論文提出的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在預測精度和突發(fā)事件處理等方面還有待改進，但其研究工作證明了利用神經(jīng)網(wǎng)絡對城市空氣質量進行預測研究的可行性，為城市