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上海市雾霾天气影响因子研究
被引量：
5
1
作者
盛真真
叶春明
姜绵峰
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期198-204,共7页
为了更加准确地判断出不同程度的雾霾天气下的每个因子的影响程度,根据神经网络可以逼近任意非线性函数的特点,利用MISO多元广义神经网络对各个因子逐个进行检测并进行对比分析。首先选用上海市20130101-20141231之间的各空气污染物分...
为了更加准确地判断出不同程度的雾霾天气下的每个因子的影响程度,根据神经网络可以逼近任意非线性函数的特点,利用MISO多元广义神经网络对各个因子逐个进行检测并进行对比分析。首先选用上海市20130101-20141231之间的各空气污染物分指数作为原始数据序列,对MISO多元广义神经网络模型进行训练并测试。然后利用测试合格的MISO多元广义神经网络对2014年11月和8月的中度雾霾天气影响因子进行等距对比分析。MATLAB仿真结果表明,中度雾霾中PM_(2.5)的实际影响力远大于其他影响因子,其次影响力由大到小依次是CO、SO_2、O_3、NO_2和PM_(10)。此模型具有较高的精确度和实用性。
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关键词
多输入单输出多元广义神经网络
雾霾
影响因子
上海市
仿真
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职称材料
题名
上海市雾霾天气影响因子研究
被引量：
5
1
作者
盛真真
叶春明
姜绵峰
机构
上海理工大学管理学院
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期198-204,共7页
基金
上海市哲学社会科学规划项目(2014BGL024)
上海市一流学科项目资助(S1201YLXK)
文摘
为了更加准确地判断出不同程度的雾霾天气下的每个因子的影响程度,根据神经网络可以逼近任意非线性函数的特点,利用MISO多元广义神经网络对各个因子逐个进行检测并进行对比分析。首先选用上海市20130101-20141231之间的各空气污染物分指数作为原始数据序列,对MISO多元广义神经网络模型进行训练并测试。然后利用测试合格的MISO多元广义神经网络对2014年11月和8月的中度雾霾天气影响因子进行等距对比分析。MATLAB仿真结果表明,中度雾霾中PM_(2.5)的实际影响力远大于其他影响因子,其次影响力由大到小依次是CO、SO_2、O_3、NO_2和PM_(10)。此模型具有较高的精确度和实用性。
关键词
多输入单输出多元广义神经网络
雾霾
影响因子
上海市
仿真
Keywords
miso
multivariate
generalized
neural
network
haze
influence
factors
Shanghai
City
simulation
分类号
X502 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
上海市雾霾天气影响因子研究
盛真真
叶春明
姜绵峰
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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