基于主成分分析及神经网络的城市空气污染物浓度预测方法

摘要：

　　近些年，我国城市规模不断扩大、工业化进程不断加快，空气质量问题得到越来越多研究人员的关注，尤其在对空气污染物浓度的预测方面。空气污染物浓度的精准预测对地区环境污染准确分析和科学防治具有重要意义。城市当中空气污染物浓度与污染源排放情况和区域内的地形因素、气象等因素相关。因受到多种因素影响，空气污染物浓度在时序特征上会出现各种异常情况，仅直接由相关数据对空气污染物浓度数值进行预测的结果不是很理想。通过利用主成分分析法和BP神经网络建立空气污染物浓度变化值预测模型，实现对未来城市空气污染物浓度值科学、准确的预测。

关键词： 环境工程 空气污染物浓度 主成分分析 BP神经网络

作者: 李家乐

作者单位: 河北纵与横环保科技有限公司

会议类型: 国内会议

会议名称: 2022工程建设与管理三亚论坛

会议地点: 三亚

会议语种:中文

页码: 1-10

在线出版日期: 2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）