【摘 要】
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利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物
【基金项目】
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云南省社会发展科技计划重点项目(No.2012CA016);云南省应用基础研究计划项目(No.2010ZC036)~~
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利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值（Mean Impact Value,MIV）的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO2、PM2.5预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM10的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似.
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