基于贝叶斯网络的大连市空气质量预测与诊断

贝叶斯网络具有双向推理能力,可有效解决空气质量研究中的不确定问题。将贝叶斯网络引入到空气质量研究中,基于大连市2014—2016年空气质量指数(AQI)以及SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)6种污染物浓度数据,通过构建贝叶斯网络模型对大连市空气质量进行了预测与诊断研究。结果表明:(1)利用贝叶斯网络因果推理功能验证了贝叶斯网络预测模型的有效性:大连市春、夏、秋、冬四季和全年的空气质量预测精度分别为89.29%、92.86%、88.89%、85.19%、89.09%;(2)利用贝叶斯网络模型和模糊综合评价法分别对大连市2017年5月1日至15日的空气质量进行预测,并比较官方的监测值,结果显示贝叶斯网络模型用于空气质量的预测更为准确;(3)利用贝叶斯网络诊断推理得出O_3和PM_(2.5)是大连市空气污染的主要贡献者。贝叶斯网络技术用于空气质量的预测和诊断具有可行性和可靠性。