【摘 要】
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分析了气溶胶粒径吸湿增长因子、风速和NO2与消光系数和PM2.5质量浓度之间的相关性及影响规律。提出了一种基于消光系数的机场PM2.5质量浓度神经网络预测模型。首先,建立消光
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
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分析了气溶胶粒径吸湿增长因子、风速和NO2与消光系数和PM2.5质量浓度之间的相关性及影响规律。提出了一种基于消光系数的机场PM2.5质量浓度神经网络预测模型。首先,建立消光系数与PM2.5质量浓度之间的定量关系,并分析相对湿度对其影响。然后,分析风速和NO2对消光系数和PM2.5质量浓度的影响。最后,将四项参数与PM2.5质量浓度之间的复杂关系通过模糊神经网络进行学习和表达,实现PM2.5质量浓度的预测。使用实测PM2.5质量浓度数据对预测模型进行了对比验证。结果表明,该预测模型的预测精度较高,能较为客
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