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【目的】探讨气象因素与主要大气污染物的相关关系,研究空气质量的预测方法,为空气质量的监测、预警与调控提供一定的科学依据和参考。【方法】利用长株潭城市群23个国控监测点空气污染物日监测数据结果,研究2014—2019年长株潭城市群空气质量年份、季节、月变化特征及其对气象因素的响应,结合气象因素进行相关性分析,采用主成分分析(PCA)方法对13项气象数据进行降维处理,提取气象因素的综合评价指标,利用建立的BP神经网络、GA-BP神经网络、PSO-BP神经网络模型对长株潭空气质量进行预测分析。【结果】(1)长株潭城市群夏季空气质量较稳定,冬季空气质量稳定性最差,月平均值呈现“U型”分布状态。整体空气质量指数与平均气压呈正相关(P<0.05),与平均相对湿度、降雨量呈负相关(P<0.05)。冬季AQI变化受气象因素影响较小;(2)使用PSO-BP神经网络的预测值与实测值相关系数为0.996,平均绝对误差比BP神经网络、GA-BP神经网络分别减少90.50%、31.08%,均方误差比BP神经网络、GA-BP神经网络分别减少92.92%、17.15%。【结论】长株潭城市群PM... 相似文献
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