共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
BP网络模型在朝阳地区大气污染预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,人工神经网络理论发展迅速,并在模式识别和系统辨识中得到广泛应用。而其中采用误差反向传播方法(Back Error Propagation)的BP网络模型是目前应用最为广泛的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法。本文应用人工神经网络方法,在模拟人脑的思维方式下,建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型,并将计算结果与监测值进行了对比验证,计算结果表明,BP模型应用于大气污染物浓度预报具有较高的预报精度。 相似文献
2.
3.
4.
5.
本文以大气环境中的二氧化硫为例,应用灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型。建立了大气环境中SO_2浓度的予报模型,经三种不同方法验证效果良好。它表明灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型是一种较好的大气环境质量预报方法。 相似文献
6.
7.
8.
简述了粗糙集理论的基础知识,应用粗糙集综合评价法对公路建设项目大气污染进行了评价,并通过实例验证了该方法的可行性和实用性。 相似文献
9.
10.
11.
12.
13.
14.
通过分析2006~2010年空气自动监测的数据,结果表明:沈阳市这5年空气污染日数占全年总天数的9.9%-12.1%,其中,冬季污染日最多,春季次之,秋季和夏季污染日较少. 相似文献
15.
通过借鉴国内外城市化与环境污染相关性的研究成果,分别选取12个指标代表武汉市城市化进程,5个指标代表大气环境水平,以武汉市1997~2013年各级指标数据为基础数据,量化计算其综合指数,建立城市化进程和大气污染两者的相关模型,以此来分析武汉市城市化进程与大气污染的相互关系。研究表明:武汉市1997~2013年城市化进程平稳快速发展,大致呈现直线增长趋势;武汉市大气污染综合指数波动明显,大致呈倒"N"型曲线方式,说明其污染出现反复,其中可吸入颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)严重超标,超标率为100%,成为主要污染物;通过计算城市化综合指数和大气污染综合指数构建两者关系模型,分析发现,武汉市城市化进程与大气污染关系的拟合不符合环境库兹涅茨倒"U"型曲线,而呈现出环境库兹涅茨倒"U"型曲线的特殊格式—倒"N"型曲线关系,由此揭示出武汉市城市化进程的大气污染效应。通过对武汉市近10年城市化进程与大气污染相关性的探究,最后给出降低城市可吸入颗粒物的相关对策。 相似文献
16.
17.
沈阳市环境空气中可吸入颗粒物污染现状分析 总被引:3,自引:1,他引:3
应用近两年沈阳市大气自动监测系统监测的环境空气中可吸入颗粒物的大量资料,分析总结可吸入颗粒物的 污染现状、时空分布规律,同时阐述可吸入颗粒物的危害、来源及防止措施。 相似文献
18.
上海环境空气污染类型的定位 总被引:5,自引:0,他引:5
以空气污染类型为切入点,较为系统地对上海市空气污染类型的定位进行了回顾和思考,并提出了重新定位的建议。鉴于回顾、质凝和建议都是建立在大量统计数据之上的,因此,建议定位不仅有助于上海市空气污染防治工作主攻方向的准确把握,而且有利于环境空气质量的持续改善。 相似文献