基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量預報研究

1、萬方數(shù)據(jù)西安建筑科技大學碩士學位論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量預報研究專業(yè)：環(huán)境工程環(huán)境工程碩士生：薛興釗薛興釗指導教師：黨小慶黨小慶教授教授摘要秦嶺北麓中部地區(qū)位于西安市市區(qū)以南，環(huán)境空氣容量較大，對西安城區(qū)的環(huán)境空氣質(zhì)量有著一定的預警作用。位于秦嶺北麓中部的周至縣至今依然以農(nóng)業(yè)為主，工業(yè)污染源較少。因此，本文以周至縣作為秦嶺北麓中部的典型研究對象，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性處理能力，對其空氣質(zhì)量預報進行了研究。本文的研究結(jié)

2、果表明：BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以用來進行秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量預報的工作；論文預報結(jié)果與實際情況完全吻合的天數(shù)為283天，占測試樣本總量的78.83％；預報結(jié)果結(jié)論直觀，效果較為理想，可以反映秦嶺北麓中部地區(qū)空氣質(zhì)量的基本情況。本文的主要研究結(jié)果如下：（1）利用一元線性回歸方法從初選的18個預報因子中篩選出14個與AQI指數(shù)相關(guān)性顯著的因子，進而得出秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量指數(shù)AQI預報模型的輸入節(jié)點數(shù)。（2）對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的幾種典型算法進行了充分比

3、較，篩選出了適用于秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量預報模型的訓練算法，即貝葉斯歸一化算法。（3）利用貝葉斯歸一化算法開展網(wǎng)絡訓練，通過改變隱層節(jié)點數(shù)和訓練次數(shù)，對比分析不同條件下網(wǎng)絡訓練和預報的效果，由試驗結(jié)果可知，4是秦嶺北麓中部空氣質(zhì)量預報模型的最佳隱層節(jié)點數(shù)。（4）鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡對極端污染天氣預報存在一定的局限性，論文在最后試探性的加入了對極端污染天氣預報的修正方法。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：秦嶺北麓中部，空氣質(zhì)量預報，AQI指數(shù)，BP網(wǎng)絡，貝葉斯歸