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基于人工神经网络的城市道路沿侧细颗粒物污染扩散研究

发布时间:2024-04-01 00:04
  近年来,随着我国城市化进程的不断加速,城市汽车保有量和燃油消耗逐年大幅度增长,随之导致机动车污染排放的日益严重,大气环境遭遇了前所未有的挑战。近日,我国中东部地区持续雾霾,给居民的身体健康和工作生活带来了极大的威胁。雾霾天气的形成主要由于大气中细颗粒物(PM2.5)浓度超标引起,作为细颗粒物污染的主要来源,道路机动车尾气的排放和扩散问题受到了愈发广泛的关注和研究。传统的细颗粒物污染扩散模型主要针对街区尺度(0.5-4km)和中观尺度(100-500m)进行研究,而在道路微观尺度(10-100m)上的预测效果并不理想。 本研究针对细颗粒物在城市开阔道路沿侧的扩散问题,在中美两国典型路段沿侧,利用便携式移动监测设备,进行了一系列细颗粒物扩散浓度监测实验。在实验监测数据的基础上,提出了基于人工神经网络的细颗粒物污染扩散模型。这一模型可以很好的处理细颗粒物扩散的非线性问题,同时其预测的准确性对输入参数准确度的依赖较低,有效的弥补了现有污染扩散模型在道路微观尺度上预测的不足。 同时,本文对背景污染浓度对模型预测精度的影响,以及模型的适用条件进行了相关的讨论和研究,并将模型的预测结果同线性回归模型...

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1研究思路及技术路线图

图1-1研究思路及技术路线图

上海交通大学硕士学位论文浓度预测中的适用条件和局限性。道路沿侧的实测数据,对城市微观尺度下的污性模型(多元线性回归模型)和人工神经网络经网络模型在研究非线性、多影响因素问题框架及技术路线如图1-1所示。


图3-1前馈型网络结构

图3-1前馈型网络结构

图3-1前馈型网络结构Fig.3-1Thestructureoffeed-forwardneuralnetwork型网络馈型网络的结构特点如图3-2所示,称为反馈型网络在反馈网络中所有节点都具有信息处理功能,而且每个,同时又可以向外界输出。一些典型的神经网络,....


图3-2反馈型网络:全互连型网络结构

图3-2反馈型网络:全互连型网络结构

图3-1前馈型网络结构Fig.3-1Thestructureoffeed-forwardneuralnetwork型网络反馈型网络的结构特点如图3-2所示,称为反馈型网络是在反馈网络中所有节点都具有信息处理功能,而且每个节入,同时又可以向外界输出。一些典型的神....


图3-3反馈型网络:单层全互连结构网络Fig.3-3Thestructureoffeedbackneuralnetwork

图3-3反馈型网络:单层全互连结构网络Fig.3-3Thestructureoffeedbackneuralnetwork

图3-3反馈型网络:单层全互连结构网络Fig.3-3Thestructureoffeedbackneuralnetwork接结构是决定网络特性的第二大要素,其特式信息处理、高度互连性、高度并行性和结学习[63]的功能特性由网络的连接权值决定。通过对不断修正自身网络....



本文编号:3944702

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