基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

姚宁; 马青兰; 张晶; 文印

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基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

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建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理.以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949.

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来源
《中国环境监测》 |2015年第3期|113-117|共5页
作者
姚宁; 马青兰; 张晶; 文印;
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作者单位

太原理工大学环境科学与工程学院,山西太原030024;

太原理工大学环境科学与工程学院,山西太原030024;

太原理工大学现代科技学院,山西太原030024;

广西大学林学院,广西南宁530004;

亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室,广西南宁530004;

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正文语种 chi
中图分类监测数据处理;
关键词
大气污染物; AGNES算法; BP神经网络; GIS;

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