基于PSO-BP神经网络的气溶胶质量浓度测量系统湿度补偿

发布时间：2017-07-03 01:04

  本文关键词：基于PSO-BP神经网络的气溶胶质量浓度测量系统湿度补偿?

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【摘要】：气溶胶质量浓度是衡量大气质量的一项关键性指标。在基于单粒子光散射的气溶胶质量浓度测量时,环境湿度变化对其影响较大。尤其在湿度较高时,颗粒物的外貌特征和折射率都会发生相应变化,采用低湿度条件下系统的标定参数来反演气溶胶质量浓度会产生较大误差。考虑以上原因,提出建立基于粒子群优化的BP神经网络补偿模型对不同湿度条件下的测量结果进行数据融合修正。实验结果表明,经过PSO-BP神经网络湿度补偿后,相对湿度较高时引起的测量误差约从原来的-10%~-45%减小为-5%~-30%,整体平均相对误差减小了10%,说明该方法削弱了相对湿度对气溶胶质量浓度测量系统的影响,有效提高了系统的测量精度。
【作者单位】： 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京信息工程大学物理与光电工程学院;
【关键词】： 气溶胶质量浓度 光散射 湿度补偿 PSO-BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61307113,61306138,41605120) 江苏省自然科学基金项目(BK2012460) 江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201510300034) 江苏高校品牌专业建设工程资助项目(TAPP)
【分类号】：X831;TP183
【正文快照】： 大气环境是人们赖以生存的基本环境之一,而随着社会进步和科技的发展,环境污染已经成为全球普遍关注的问题,尤其涉及到人类身体健康的空气污染问题更是备受关注[1-2]。众所周知,工业生产和生活污染物排放的不断增加导致大气气溶胶悬浮颗粒物的浓度显著增加,降低了大气能见度,

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