人工神經(jīng)網(wǎng)絡在大氣污染預報中的應用研究.pdf

1、隨著社會繹濟的發(fā)展、城市人口的膨脹，大氣污染問題日趨嚴重。為更好地反映環(huán)境污染變化趨勢，加強空氣污染防治，預防嚴重污染事什發(fā)生，研究大氣污染預測方法、開展大氣污染預報意義重大。由于大氣環(huán)境系統(tǒng)自身復雜多變且具已經(jīng)積累了海量歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)預報方法難以充分挖掘歷史數(shù)據(jù)中的有用信息實現(xiàn)精確預報。本論文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用到空氣污染預報領域巾，借助神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性處理能力和容噪能力，設計出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡空氣污染預報方法，為環(huán)境管理決策提

2、供及時、準確、全面的環(huán)境質量信息。 本論文采用倫敦市PM<,2.5>的小時平均濃度數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立預報模型，定量預測倫敦市PM<,2.5>的小時平均濃度。論文首先選擇誤差反向傳播網(wǎng)絡作為污染物濃度預測的工作網(wǎng)絡，在進行大量試驗分析的基礎上，確定了網(wǎng)絡結構。論義提出采用貝葉斯歸一化訓練算法和提前停止法來訓練網(wǎng)絡，同時對于如何選擇權值初始化方法、樣本集如何劃分、劃分比例等進行了研究，為今后網(wǎng)絡結構參數(shù)的確定、訓練方法

3、的選擇提供了重要的參考經(jīng)驗。論文還提出了利用自組織競爭網(wǎng)絡將一年分為不同季節(jié)，按季節(jié)分別建立不同污染物各小時污染物濃度預報網(wǎng)絡，以提高網(wǎng)絡預測性能的辦法。 其次，論文分別討論了樣本集數(shù)據(jù)量、樣本集數(shù)據(jù)去噪與否和氣象因素對于網(wǎng)絡預報性能的影響。論文的試驗結果表明所建立的預報網(wǎng)絡對PM<,2.5>的小時濃度有較好預測精度和良好的泛化能力。 最后，論義根據(jù)總結提出的建模方法，對PM<,10>、NO<,x>、O<,3>分別建