回归分析与基于MIV的RBF神经网络在PM2.5的相关因素分析中的应用

发布时间：2018-03-11 13:44

  本文选题：PM.　切入点：空气质量指数(AQI)　出处：《数学的实践与认识》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分指标及其对应污染物(含量)之间的相关性进行分析;通过比较,基于MIV的RBF神经网络回归模型拟合度达到0.9302,效果最好,而且也优于BP人工神经网络回归算法,因此得出了精确可靠的影响PM2.5的指标权重大小,为减排PM2.5提供了可靠的理论依据.
[Abstract]:PM2.5, as the primary pollutant in the atmosphere, seriously affects the health of people. In order to study the related indexes of PM2.5, the air data of Wuhan City is taken as the research object, through multiple linear regression, partial least square regression. The correlation between PM2.5 (content) of six basic monitoring indexes in AQI and the other five sub-indexes and their corresponding pollutants (contents) were analyzed by RBF neural network regression based on MIV. The fitting degree of RBF neural network regression model based on MIV is 0.9302, which is the best and better than BP artificial neural network regression algorithm. Therefore, the accurate and reliable index weight of PM2.5 is obtained, which provides a reliable theoretical basis for PM2.5 emission reduction.
【作者单位】： 广东药科大学基础学院数学系;广东技术师范学院计算机科学学院;广东药科大学医药商学院;
【基金】：国家自然科学基金(11501584 11402057) 广东省普通高校青年创新人才项目(2014KQNCX137) 广州市哲学规划项目(2016GZYB09)
【分类号】：O212.1;TP183;X513

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本文编号：1598434