论文研究 北京对流层臭氧的人工神经网络分析

大气中对流层臭氧的浓度较高表明了其对人体健康，植物和环境的不利影响。 因此，需要进行大气污染物分析及其浓度变化，这是城市空气质量管理的关键因素。 以北京奥林匹克中心站点为研究区域，并以五个记录的气象参数温度，露点，风速，压力和相对湿度作为输入估算值。 二氧化氮（NO2）和一天中的小时也被认为是对流层臭氧浓度建模的输入参数。 有几种确定性方法可用于本地空气质量的预测和预测。 但是，在这项研究中，考虑使用多层感知器（MLP）和广义回归神经模型（GRNM）来预测臭氧地面浓度。 MLP模型的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）值较低，这证实了其适用于预测目的。 在本研究中，MLP的回归系数计