【摘 要】
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本研究使用台灣行政院環境保護署的環境品質資料倉儲系統提供的空氣品質監測站之歷年資料，蒐集古亭監測站的細懸浮微粒(PM2.5)與其他污染物等數據資料，利用類神經網路方法，
【机 构】
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中國文化大學土地資源學系,台灣台北,11114
【出 处】
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第十五届海峡两岸三地环境资源与生态保育学术研讨会
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本研究使用台灣行政院環境保護署的環境品質資料倉儲系統提供的空氣品質監測站之歷年資料，蒐集古亭監測站的細懸浮微粒(PM2.5)與其他污染物等數據資料，利用類神經網路方法，進行分析探討PM2.5 與懸浮微粒(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)與臭氧(O3)等空氣污染物的相關性研究.將PM2.5濃度及其他判定可能影響細懸浮微粒之空氣汙染物濃度，整理出需要之變數，以及無效的濃度數據後，完成數據的前處理.二氧化硫與氮氧化物屬於空氣污染物的一次污染物，硫氧化物的主要來源是使用石化燃料的火力發電廠；而氮氧化物的主要來源主要來源除了燃煤火力發電廠等固定污染源之外，汽、機車等移動汙染源也是氮氧化物的主要來源，同時氮氧化物也是近地面臭氧形成的前驅污染物.硫氧化物跟氮氧化物被排放置大氣中時，經過氧化後會形成硫酸鹽和硝酸鹽，而懸浮微粒主要是由硫酸鹽與硝酸鹽等微粒所組成，對空氣污染物的影響十分嚴重.類神經網路種類眾多，不同的類神經網路模式皆有其適用範圍及優缺點，而本研究要使用的模式是倒傳遞類神經網路(back-propagation network)，而倒傳遞類神經網路主要應用於樣本識別、分類問題、函數合成、適應控制、雜訊過濾、資料壓縮、專家系統等，主要特點為其應用普遍、成功案例不少、學習精度高、回想速度快等.進行資料彙整後便以網路建立模組之操作步驟：數據的前處理、網路參數之設定、輸入變數組合之篩選、輸出結果判斷、輸入數據並推估預測，最後嘗試以既有的空氣汙染物日值數據預測隔一天的PM2.5日值數據，另外並以迴歸分析來做為差別比較，期探討出PM2.5與空氣汙染物之間的關聯性.
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