论文摘要
针对空气中PM2.5组成成分复杂,使用传统的检测方法成本较高的特点。本文采用机器学习的方式,建立了基于BP神经网络的PM2.5非线性回归预测模型。通过建立空气中的SO2、CO、NO2及PM10的浓度与PM2.5的浓度关系的模型的形式,对空气PM2.5浓度数值进行了预测。并使用北京市2016年度的空气质量数据进行了实验验证,使用平均误差与均方根误差对模型的优劣进行评价。经试验验证,本文所使用方法具有较高的实用性与准确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 薛同来,赵冬晖,韩菲
关键词: 神经网络,机器学习,空气质量监测
来源: 新型工业化 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 北方工业大学电气与控制工程学院,中国科学院生态环境研究中心,中国通用机械工程有限公司
基金: 北京市科技计划项目“西北涵养区受损生态空间调查评估与生态完整性修复技术方法研究”(Z181100005318003)
分类号: TP183;X513
DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.08.020
页码: 87-91
总页数: 5
文件大小: 1132K
下载量: 223
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