【摘 要】
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本文将RBF网络应用于多源解析工作.结果显示:RBF可以实现对多源(14个可能源,其中13个为有效源)的良好解析,在存在5％-15％的源和受体测量误差的情况下,对于分担率大于10％的源,其解
【机 构】
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南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津,300071
【出 处】
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第八届全国气溶胶会议暨第二届海峡两岸气溶胶科技研讨会
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本文将RBF网络应用于多源解析工作.结果显示:RBF可以实现对多源(14个可能源,其中13个为有效源)的良好解析,在存在5％-15％的源和受体测量误差的情况下,对于分担率大于10％的源,其解析结果与真实值的相对误差均不高于5％;对于分担率大于3％的源,其解析误差均低于15％.在对主要源贡献值解析的精确度上,RBF网络取得了优于BP网络的结果.且RBF网络可以很好地识别无效源.因此,在掌握各个可能污染源成分谱的充分信息的基础上,该方法具有良好的源解析应用前景.
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