基于风险神经网络的大气能见度预测

摘要：

针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而对高能见度情况的数据则给予相对较低的风险值.以天津市2003～2007年的气象数据对模型进行检验,结果表明该风险神经网络模型优于传统神经网络模型和线性回归模型.

关键词：大气能见度、回归、人工神经网络、预测

所属期刊栏目：29

分类号：X831(环境监测)

资助基金：国家自然科学基金资助项目20677030;天津市社发项目06YFSYSF02900;国家环保公益性行业科研专项200709048

在线出版日期：2009-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1029-1033