基于神经网络的城市大气污染评估模型的研究
中国城市化和工业化的快速发展和能源消耗的迅速增加,给中国的城市带来了严重的大气污染问题.城市空气污染物主要包括总悬浮细颗粒物(PM2.5)、酸雨、NO化合物.为了及时了解空气的质量状况,建立一个城市大气污染评估的模型,显得十分重要且意义重大.目前针对大气污染评估的模型以单独神经网络建模不加算法优化的模型为主,这样的模型的评估准确率较低.为了提高模型的评估效率,本文针对大气质量评价方法以及人工神经网络的原理,运用matlab建立了一个城市大气污染的评估模型.本文提出的大气污染评估系统的程序开发环境是MATLAB2010b。同时相关的界面开放也是利用了MATLAB GUI中的工具开发的，由此实现了程序与界面的统一，方便了用户的操作。本评估模型是基于人工神经网络的基础上建立的。运用了神经网络模拟生物逻辑思维的部分方法，实现了对大量数据特点内部联系的准确的分析。由此在神经网络的内部实现了一个较好的学习机制。本模型主要分为三大模块。分别为评估模块、性能展示模块、算法的比较模块。
大气污染 评估模型 神经网络 功能模块
谢剑萍 郑丽娟
石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄市050043
国内会议
SCEG2014研讨会(2014年“计算机科学与技术及教育技术“学术研讨会)
石家庄
中文
274-280
2014-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）