人工神經(jīng)網(wǎng)絡在O-,3-濃度污染預報中的應用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展、人口的快速增加以及人類對自然資源的過度開發(fā)和利用，空氣污染問題日益嚴重，已經(jīng)成為全球人類共同面臨和關注的問題。近年來，我國經(jīng)濟的高速發(fā)展造成了嚴重的大氣污染，許多城市受到光化學污染的威脅，高濃度臭氧經(jīng)常被觀測到。光化學污染是一種嚴重危害人體健康和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的二次污染物。O3為光化學煙霧的特征污染物之一，具有強氧化能力，高濃度的近地面O3將加快材料老化，影響人類健康，對眼睛和呼吸道有很強的刺激性，損害人體肺功能，甚至導

2、致各種疾病，導致農(nóng)作物減產(chǎn)，對生態(tài)環(huán)境造成嚴重的危害。鑒于O3的增加對人體和農(nóng)作物的危害作用，許多國家和地區(qū)都投入了大量人力物力進行近地面的O3觀測和研究。本論文采用倫敦市O3的歷史小時平均濃度數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立預報模型，定量預測倫敦市O3的小時平均濃度，借助神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性處理能力和容噪能力，設計出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡空氣污染預報方法，為環(huán)境管理決策提供及時、準確、全面的環(huán)境質量信息。 本論文首先選擇誤差反向傳播網(wǎng)絡

3、作為污染物濃度預測的工作網(wǎng)絡，并提出采用貝葉斯歸一化訓練算法來訓練網(wǎng)絡，確定了網(wǎng)絡基本結構。其次論文通過反復試驗分別驗證并討論了以下幾項內容： 1、具體討論了前12小時、后12小時分別建模與否對提高網(wǎng)絡預測精度的影響。 2、采用提前停止法來訓練網(wǎng)絡是否可以提高網(wǎng)絡的預測性能。 3、加入氣象因素對于網(wǎng)絡預報性能的影響。 4、論文還提出了利用自組織競爭網(wǎng)絡將一年分為不同季節(jié)，按季節(jié)分別建立不同污染物各