人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大氣污染預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著社會(huì)繹濟(jì)的發(fā)展、城市人口的膨脹，大氣污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重。為更好地反映環(huán)境污染變化趨勢(shì)，加強(qiáng)空氣污染防治，預(yù)防嚴(yán)重污染事什發(fā)生，研究大氣污染預(yù)測(cè)方法、開(kāi)展大氣污染預(yù)報(bào)意義重大。由于大氣環(huán)境系統(tǒng)自身復(fù)雜多變且具已經(jīng)積累了海量歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法難以充分挖掘歷史數(shù)據(jù)中的有用信息實(shí)現(xiàn)精確預(yù)報(bào)。本論文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到空氣污染預(yù)報(bào)領(lǐng)域巾，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力和容噪能力，設(shè)計(jì)出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空氣污染預(yù)報(bào)方法，為環(huán)境管理決策提

2、供及時(shí)、準(zhǔn)確、全面的環(huán)境質(zhì)量信息。 本論文采用倫敦市PM<,2.5>的小時(shí)平均濃度數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立預(yù)報(bào)模型，定量預(yù)測(cè)倫敦市PM<,2.5>的小時(shí)平均濃度。論文首先選擇誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)作為污染物濃度預(yù)測(cè)的工作網(wǎng)絡(luò)，在進(jìn)行大量試驗(yàn)分析的基礎(chǔ)上，確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。論義提出采用貝葉斯歸一化訓(xùn)練算法和提前停止法來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)對(duì)于如何選擇權(quán)值初始化方法、樣本集如何劃分、劃分比例等進(jìn)行了研究，為今后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定、訓(xùn)練方法

3、的選擇提供了重要的參考經(jīng)驗(yàn)。論文還提出了利用自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)污染物濃度預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)，以提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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(duì)于網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)性能的影響。論文的試驗(yàn)結(jié)果表明所建立的預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PM<,2.5>的小時(shí)濃度有較好預(yù)測(cè)精度和良好的泛化能力。 最后，論義根據(jù)總結(jié)提出的建模方法，對(duì)PM<,10>、NO<,x>、O<,3>分別建