杭州市区大气中PM<,10>等污染物的预测研究

摘要：

研究了BP神经网络用于大气中可吸入颗粒物(PM<,10>)及SO<,2>、NO<,2>预测的可行性.针对1999年至2001年的杭州市区大气中SO<,x>、NO<,2>和PM<,10>的实测数据,通过选用合适的BP网络,进行训练,得到预测模型,训练结果及结果检验表明BP网络适用于大气中SO<,2>、NO<,2>和PM<,10>的预测,并且该预测模型具有良好的适应性.

关键词： BP神经网络 可吸入颗粒物 预测模型 大气环境预测 模式识别

作者: 王灿星 候树强

作者单位: 浙江大学机械与能源工程学院(杭州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 780-781,788

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）