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102.
基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。 相似文献
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大型体育赛事举办需要城市生态环境作为支撑,同样大型体育赛事对城市的生态环境具有反作用影响,进行城市生态环境影响评估,实现体育与生态和谐共存发展。提出基于定量递归分析的大型体育赛事与城市生态环境影响的定量评估模型,以城市的空气污染指数、绿色植被覆盖率以及城市小气候等因素为评估的约束参量指标,结合大型体育赛事举办下城市生态的小气候环境进行生态评估指标的回归分析和动态平衡调整,采用样本统计和环境污染指数测量相结合的方法,实现大型体育赛事举办对城市生态环境的影响的定量评估。 相似文献
104.
锦州市2005-2006年环境空气质量现状分析 总被引:3,自引:0,他引:3
根据锦州市2005年1月1日至2006年12月31日的环境空气质量监测资料,对锦州市每日的空气质量水平和可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮的月平均值和年平均值、空气质量级别、首要污染物等指标进行了统计分析.结果表明,锦州市的空气污染状况与冬季采暖和大尺度的天气现象如季风和降雨量等密切相关. 相似文献
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正商业应用软件一般都是通过软件扫描权威网站来抓取数据,在抓取过程中,有很多因素都会对数据的准确性产生影响。持续性的"霾伏",让各地的空气污染指数频频"爆表",手机党们纷纷装上了空气质量预报的手机应用APP。APP软件提供的空气质量指数(AQI)、PM2.5浓度,已经成为许多人选择在家当"宅男宅女"或是外出旅行的重要依据。在AppStore里,发布空气质量指数的软件有近100个,比较热门的有"墨迹天气"、"天气通"等,然而这些软件的数据常常各不相同,究竟这些数据是否可信呢? 相似文献
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利用空气污染指数(API)、地面气象数据和辐射观测数据,分析了2009年3月一次典型沙尘天气发生时的大气环境质量及太阳辐射变化,并分析了2008年10月—2009年6月不同污染情形下各太阳辐射要素之间的关系. 结果表明:API与辐射关系明显,沙尘天气导致总辐射、直接辐射和反射辐射减小.净辐射白天减小而夜间增大. 能见度和气压等气象要素对沙尘过程影响明显. 沙尘到来时,能见度降低,地面处于低气压控制下;沙尘过境后地面被高压控制. 随着污染的加重,总辐射与反射辐射相关关系显著,变化不大但略有偏差;直接辐射和总辐射、散射辐射、反射辐射的相关性先降低后增加;散射辐射与总辐射的比值持续增大,但增加的速度随着污染的加重趋于平缓,且离散度增大. 相似文献
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对郑州市2005年1月—2009年12月份的可吸入颗粒物(PM10)指数数据进行统计分析,并利用Matlab软件建立了利用气象要素预测PM10的BP神经网络模型。结果表明:2005—2009年郑州市PM10指数的年均值和空气质量超标天数逐步下降,且趋于稳定;年内各月的PM10指数浓度差异很大,冬季PM10指数显著高于夏季,8月最低,而12月最高;采暖期PM10指数显著高于非采暖期,而节假日对于PM10指数的影响不明显;通过平均风速、平均气温、平均气压和平均相对湿度预测PM10浓度可以达到最高精度86.85%。 相似文献
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