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PM10污染及BP神经网络气象预测——以西安市为例张强骅;姚锐;邓伟妮;王贵荣【摘要】在研究近几年西安市PM10污染的现状的基础上,初步选取8类20个气象因子,再采用主成分分析法进行精简,得到11个与PM10相关的主要因子,在此基础上,采用人工神经网络模型对西安市PM10污染状况进行预测,确定了网络模型结构.预测结果表明:预测值与实际值的相关系数达到0.801,在265个测试样本中,预测结果与实际完全吻合的为212 d,占80%;相差不超过一级的天数为262 d,占98.87%,与实际情况基本一致.【期刊名称】《西安科技大学学报》【年(卷),期】2010(030)001【总页数】5页(P43-46,62)【关键词】PM10;预测;BP神经网络;MATLAB【作者】张强骅;姚锐;邓伟妮;王贵荣【作者单位】青海岩土工程勘察咨询公司,青海,西宁,810001;西安科技大学,地质与环境学院,陕西,西安,710054;山东电力工程咨询院,山东,济南,250014;西安科技大学,地质与环境学院,陕西,西安,710054【正文语种】中文【中图分类】X513PM10是空气动力学当量直径小于或等于l0 μm，在大气中能够长期悬浮而不易沉降的颗粒物，由于它极易随人们呼吸空气而进入人体肺部因而也称为可吸入颗粒物［1］。
PM10易于富集空气中的有毒重金属、酸性氧化物、有机污染物、细菌和病毒等，其对人体健康的危害远比空气动力学直径在10 μm以上的颗粒物大［2］。
PM10是质量浓度预测为城市空气污染预测的主要内容之一。
实现PM10污染的准确预测，可使人们对可能出现的污染及时采取必要的防范措施，避免或减少危险污染事件的发生。
采用科学的预测方法对PM10预测准确性起着决定性的作用。
目前对空气污染及PM10预测的方法和模型主要有灰色系统模型［3］、BP神经网络模型［4］、有机灰色神经网络模型［5］等多种方法。
其中人工神经网络模型对不确定、多输入、复杂的非线性问题具有良好的映射能力，在空气预测领域表现出强大的优越性。
神经网络在空气污染预测中的应用研究随着城市化进程的加快和工业化程度的提高，空气污染成为了大家关注的焦点问题。
在过去的几十年间，科学家们通过不断的研究和运用各种技术手段，对空气质量的监控、预测和治理取得了一定的进展。
而其中一个被广泛运用的技术便是神经网络。
下面本文将结合案例，对神经网络在空气污染预测中的应用展开研究。
一、神经网络是什么神经网络是一种基于人造神经元之间相互连接而构建起来的拓扑结构，以实现对信息的处理和模拟人类大脑决策的机器学习模型。
它的核心思想是通过训练数据集来获得模型的隐式知识，使之能够自动预测、分类和识别目标，具有更强的自适应性和泛化性能。
在计算机科学、工业控制、金融服务、医学诊断等领域具有极广泛的应用。
二、神经网络在空气污染预测中的应用案例随着空气污染日益加剧，人们对于监测和预测空气污染的要求也越来越高，其中神经网络就成为了一种常用的预测手段。
以我国的广东省为例，广东省环境监测中心曾经利用神经网络对大气污染物进行预测，以辅助和改进环境监测与预警水平。
该研究从广东省2012年PM2.5实时数据中获得了67,869条统计数据，以外部数据因素（如湿度、温度、风速等）和PM2.5水平输入神经网络进行建模、模拟和优化。
经过训练和测试，该模型的准确度和稳定性得到了较高的确认，有效地提高了预测精度和预警预报能力。
三、神经网络在空气污染预测中的优势环境污染是一个非常复杂的系统问题，涉及到众多因素的综合作用，比如人类活动、气象因素、自然环境和生态系统等。
这其中，许多关键因素尤其是非线性因素，很难用传统的数学模型和统计学方法来描述。
而神经网络在解决这类问题时，具有如下的独特优势。
1. 非线性建模能力强神经网络可以通过多层连接和非线性转换来实现对于复杂污染影响因素和污染物间相互作用的深度解析和建模。
这样不仅可以为预测准确度提供了可靠依据，也可以在一定程度上解决传统模型面对较为复杂系统和多源数据集时可能出现的过拟合和欠拟合问题。
基于深度学习的空气污染预测研究一、引言空气污染日益威胁人类的生存环境，因此，对于空气质量的预测越来越重要。
传统的空气质量预测模型一般基于机器学习算法来实现，但是由于时间序列数据的特殊性质和非线性关系，这些模型的预测效果并不尽如人意。
近年来，深度学习技术的发展为空气质量预测提供了新的思路。
二、深度学习技术深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其目的是通过多层非线性转换学习到数据之间的复杂映射关系。
常见的深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。
三、空气质量预测模型1. 基于CNN的空气质量预测模型在卷积神经网络中，模型可以通过提取输入数据的特征来进行预测。
对于空气质量预测，输入数据可以是时间序列的空气质量指数（AQI）数据。
首先对于每个时间点的AQI数据进行时间序列卷积操作来提取特征，然后将这些特征通过全连接层进行融合，最后预测未来的AQI值。
该模型在多个城市的AQI预测中都取得了不错的效果。
2. 基于RNN的空气质量预测模型循环神经网络具有记忆性，可以对于时间序列数据进行连续建模。
对于空气质量预测，蒸发：通过在每个时间步上传递隐藏状态来提高预测结果的准确性。
在模型训练阶段，可以使用最大似然估计法来最小化预测值和真实值之间的误差，从而获得最佳模型参数。
该模型在某些城市的AQI预测中的表现令人满意。
3. 基于DBN的空气质量预测模型深度置信网络是一种生成式模型，能够自动学习数据的潜在结构并生成新的数据。
对于空气质量预测，该模型的输入可以是多种环境数据，例如气象、交通等。
首先对于各种环境数据进行特征提取，然后通过深度置信网络压缩特征，最后预测AQI值。
该模型在多个城市的AQI预测中均有很好的表现。
四、实验结果分析实验结果显示，基于深度学习的空气质量预测模型相比传统的机器学习算法表现更加优越。
其中，基于CNN的模型在大多数情况下表现最佳，其次是基于DBN的模型，而基于RNN的模型在某些情况下可能会出现“小偏差”，但总体来说也是十分不错的。
基于神经网络的气象预测技术研究气象预测一直是人们关注的重要话题。
随着科技的发展，气象预测技术也在不断地更新和改进。
神经网络作为一种人工智能技术，在气象预测领域有着广泛的应用。
本文旨在探讨基于神经网络的气象预测技术的研究现状及其应用情况。
神经网络的概念神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，可以通过“学习”自我修正识别系统中存在的规律，并能通过这些规律对未知数据作出判断。
神经网络能够对数据进行模拟和预测，并能做出复杂决策。
因此，神经网络被广泛应用于各个领域，特别是在气象预测领域。
神经网络在气象预测中的应用神经网络在气象预测领域有着广泛的应用，主要是通过分析过去的气象数据来预测未来的天气情况。
常用的神经网络模型有BP 神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络等。
BP神经网络是一种常用的有监督学习神经网络模型。
在气象预测中，BP神经网络主要是通过对历史气象数据的学习和分析，来预测未来的气象数据。
其工作原理是将气象数据输入到神经网络中，神经网络通过多层连接后，输出对未来气象的预测结果。
与此相似的Elman神经网络是一种反馈神经网络模型，相对于BP神经网络，Elman神经网络模型能够处理序列数据，因此在气象预测领域中也得到了广泛的应用。
Hopfield神经网络是一种基于能量的神经网络模型，其主要作用是通过对气象数据的多次学习和训练，来提高气象预测的准确性。
神经网络在气象预测中的优势神经网络在气象预测领域中有着优异的表现，主要表现在以下几个方面：1. 神经网络能够处理大量的气象数据，并能通过学习和分析来预测未来的天气情况。
2. 神经网络模型相对于传统的气象预测模型，预测准确率更高，能够更好地适应不同的气象情况。
3. 神经网络模型能够通过多次训练和学习，自我修正预测模型，从而提高预测的准确性。
未来展望随着科技的发展和人们对气象预测的需求不断增加，基于神经网络的气象预测技术也在不断地更新和改进。
神经网络模型在大气污染预测中的应用人类活动不断地进步和发展，但是环境、大气污染也不断地增加。
因此，如何对大气污染进行有效预测，是当前大气污染控制的关键。
神经网络模型作为一种高效的计算方法，近年来在大气污染预测中得到了广泛应用，取得了不错的效果。
一、神经网络模型概述神经网络模型是模拟人脑机制而发展起来的一种人工神经网络，也叫人工神经网络。
它是由神经元节点（基本单元）组成，并以输入、输出数据流的形式进行计算。
对于一个神经网络模型，若输入数据得到的输出结果与真实情况差异较小，即所得到误差足够小，则认为该神经网络具有预测能力。
二、神经网络模型在大气污染预测中的应用神经网络模型在大气污染预测中的应用主要是针对空气质量状况进行预测。
对于大气质量状况预测，主要依靠对大气污染物、气象条件等因素进行分析与测算。
而神经网络模型作为一种针对数据分析和预测的计算模型，其应用在大气污染预测中主要有以下几个方面：1. PM2.5 预测PM2.5 是大气污染物中的细颗粒物，会对人体健康造成影响，需要进行预测。
通过建立神经网络模型，预测PM2.5浓度变化趋势，对空气质量进行预测。
神经网络模型在预测PM2.5的浓度、变化趋势等方面，可以提供较为准确的结果。
2. O3 预测O3 又称臭氧，是大气污染物中的主要成分之一，可以对人体健康产生影响。
建立神经网络模型，将相关气象因素、大气污染物浓度等因素作为输入，并以O3浓度变化趋势作为输出，通过神经网络模型预测O3浓度变化。
3. AQI 预测AQI（Air Quality Index）即空气质量指数，是一种综合性的空气质量指标。
通过神经网络模型，对影响空气质量的因素进行综合分析和预测，可以预测未来一段时间内的空气质量状况，为城市空气污染控制和治理提供科学依据。
三、结语神经网络模型作为一种高效的计算模型，应用于大气污染预测中，可以从一定程度上提高预测的准确性和精度，为城市空气污染控制提供了科学依据。
人工智能算法在空气质量预测中的应用研究近年来，随着工业和交通的快速发展以及人口增长，空气质量问题越来越引起人们的关注。
为了预防和治理空气污染问题，空气质量预测技术逐渐成为了一个热门的研究方向。
人工智能算法，作为一种新兴的技术手段，为空气质量预测提供了更加可靠高效的预测方法。
一、人工智能算法概述人工智能是一种认知智能的模拟，旨在实现智能化思维和行为的能力。
人工智能算法是指基于人工智能理论和方法的数据分析和模型构建算法。
目前，主流的人工智能算法包括神经网络、遗传算法、模糊数学、支持向量机、贝叶斯分类等。
二、人工神经网络在空气质量预测中的应用人工神经网络(ANN)是一种模拟人类神经系统的算法，通过模拟人类神经系统中的神经元之间的互相作用，构建一个多层次的前路途径，实现基于输入数据的输出预测。
在空气质量预测中，ANN算法可以使用历史空气质量数据和气象数据，训练模型建立预测模型。
通过对大量历史数据的学习，ANN可以准确地预测未来时间的空气质量情况。
同时，ANN还可用于特征选择和变量重要性分析，进一步为空气污染防治提供科学依据。
三、遗传算法在空气质量预测中的应用遗传算法(GA)是一种通过自然选择和遗传机制模拟生物进化过程的数学优化算法。
遗传算法对于参数寻优和特征选择等问题具有很好的效果，成为空气质量预测中的新选择。
首先，可以利用遗传算法对模型的参数进行优化和搜索，在保证模型效果的同时降低了搜索时间。
其次，基于遗传算法的特征选择方法可以有效地选择与空气质量相关的气象参数和污染物。
遗传算法还可以克服模型鲁棒性不足的问题，提高模型的泛化能力和准确性。
四、支持向量机在空气质量预测中的应用支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的监督学习算法，广泛应用于模式识别、预测和分类等领域。
SVM算法通过寻找一个超平面，将不同类别的数据清晰地分开。
在空气质量预测中，SVM算法可以利用历史的空气质量数据和气象数据训练模型，预测未来空气质量状态。
神经网络在环境监测中的应用研究作者：陈广银来源：《科技创新导报》2017年第13期摘要：神经网络的是人工神经网络（ANN）的简称，随着人工智能的研究不断深入，人工神经网络便因此成为热门的研究方向，它的应用非常广泛，经济、生物、医学等各个领域都不乏神经网络的参与和应用。
神经网络事实上是一种运算模型，它通过建立一些信息模型，以不同的链接方式形成不同的输出算法，通过大量的节点之间的连接来代表不同的功能值，它形同于每个网络中的记忆模式，依靠网络的连接来输出函数，达到指定的功能，是一种非常严密的逻辑表达。
随着整个研究工作进程的推进，近10年的科研工作让人们在人工智能领域也有了很大的进步。
通过神经网络的运算模式，帮助大家解决了很多计算机无法企及的问题并且被赋予了很多新兴的智能技术。
关键词：神经网络网络方法环境色谱法多个节点信息模型中图分类号：X83 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）05（a）-0126-02从近几年在国内神经网络的使用来看，在环境监测中也有着非常良好的效果。
无论是从色谱法、光谱法还是整个环境的评价都带来了很多新的成果。
该文主要是通过对神经网络相关分类的阐述，结合神经网络在环境监测中的应用效果，希望能给神经网络对环境监测中做一些回顾和总结[1]。
1 网络方法类别由于着重的角度关系，网络法会有多种不同的类别，由于神经网络是多个节点的连接，有相当多复杂的算法，基于神经网络，可以总共阐述两大类的情况，包括有管理和无管理的网络方法。
关于这两种的不同点就在于它们是否需要对现有的样本进行训练。
有管理的网络方法是需要训练，而无管理的网络方法是无需进行训练，它需要与其他的化合物相结合使用，里面会涉及到网络与遗传法、偏最小二乘法等分析方法来进行分析比较。
另外根据网络的结构不同，也可以把网络方法给分成前向和后向的网络方法，而如果是从网络活动方式的差别，也可以将其分为随机和确定两种网络方法。
摘要空气质量指数的大小可以用来反应空气质量的好坏，而空气质量指数主要受PM2.5，PM10,一氧化碳，二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响，使得空气质量指数问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。
神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具，具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点，特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。
本文基于神经网络BP算法和RBF算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。
计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力，它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。
而通过BP和RBF算法的比较，更好的展现了神经网络在预测方面应用的可行性。
同时表明这两种方法具有一定的客观性和积极性。
关键词：空气质量指数；BP神经网络；RBF神经网络；MATLAB；预测AbstractThe size of the air quality index can be used to response the air quality, and the air quality index mainly due to PM2.5, PM10, carbon monoxide, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and other factors, makes the issue of air quality is a great uncertainty and a certain degree of complexity. Neural network description and characterization as a powerful tool for non-linear phenomenon, with strong self-learning, self-organization, the characteristics of adaptive capacity, especially suitable for factor, uncertainty, randomness, non-linear and time-varying characteristics of the object of research. This design bases on the BP neural network algorithm and RBF neural network algorithm, using MATBLB neural network toolbox to establish air quality model and forecast the air quality index. The computation results showed that the BP model had good quality on forecasting precision and generalization ability. Besides,it provided a new method for urban air pollution forecasting. Through the comparison of BP and RBF algorithm, showing the feasibility of neural network in the prediction aspect better, and achieved good results which indicate the objectivity and enthusiasm of the design.Key words: Air quality index; BP neural network ;RBF neural network; MATLAB; Forecast目录1绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2神经网络的发展与研究现状 (2)1.3课题设计路线及主要工作 (2)2神经网络简介 (4)2.1BP神经网络简介 (4)2.1.1BP神经网络的定义 (4)2.1.2BP神经网络的基本原理 (4)2.1.3BP神经网络的应用 (5)2.1.4BP神经网络的优点及局限性 (5)2.2RBF神经网络简介 (6)2.2.1RBF神经网络的定义 (6)2.2.2RBF神经网络的基本原理 (7)2.2.3 RBF神经网络的特点 (7)2.2.4RBF神经网络的优点及局限性 (8)2.3模糊神经网络简介 (10)2.3.1模糊神经网络定义 (10)2.3.2模糊神经网络基本形式 (10)2.3.3模糊神经网络的发展动向及用途 (10)3开发软件简介 (12)3.1MATLAB发展历程 (12)3.2MATLAB的语言特点 (13)3.3MATLAB的基本功能及应用 (15)4基于BP神经网络预测仿真研究 (16)4.1预测原理 ................................................................................... 错误！未定义书签。
神经网络在环境监测与保护中的应用在当今世界，环境问题越来越受到人们的重视。
为了更好地保护环境，监测环境污染已成为当务之急。
而神经网络作为一种智能化的计算模型，能够对环境监测与保护提供有效的技术支持。
本文将讨论神经网络在环境监测与保护中的应用。
一、神经网络概述神经网络是一种模拟人类大脑的计算模型。
它由许多互相连接的简单处理单元组成，可以模拟出非线性的关系，让计算机更好地处理复杂问题。
神经网络的特点是能够学习和适应，可以自动进行特征提取和分类。
因此，神经网络已经广泛地应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。
二、神经网络在环境监测中的应用环境监测是指在环境中观测、测量、评价和预测特定环境要素变化的过程，以制定环境保护和治理的决策。
神经网络能够处理非线性的关系，适用于环境数据的分析和预测，因此在环境监测和管理中有广泛的应用。
1. 空气污染监测空气污染监测是环境监测中最重要的一个方面。
传统的监测方法经常需要花费大量的时间和费用。
而神经网络能够通过学习已有的空气质量数据，预测未来的空气质量变化趋势，并提供有关适当控制污染物的策略。
此外，神经网络还可通过对多种环境因素进行分析，对污染源进行识别，进一步提高空气质量监测和控制的精度。
2. 水质监测水是生命之源，水质监测对于保护我们的水环境至关重要。
神经网络能够根据实时数据预测水质变化，并对污染事件进行快速响应，及时警示污染风险。
例如，神经网络可以对多个水质指标进行联合处理，分析水质变化的趋势，并预测污染源和污染物的扩散范围。
3. 垃圾分类垃圾分类是环境治理中很重要的一个环节。
因为垃圾分类不仅能够降低环境负荷，还能够回收资源，减少浪费。
神经网络可以通过学习预测和分类规则来识别不同类型的垃圾，并自动分类，避免分类误差，提高垃圾分类的准确率和效率。
此外，垃圾分类的数据也可以用于其他环保领域的研究。
三、总结神经网络在环境监测和保护中有着广泛的应用前景。
通过对不同类型的环境数据进行学习、分析和预测，神经网络可以提高环境监测和保护的精确度和效率，更好地保护我们的环境。
