【摘 要】
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随着中国社会和经济的高速发展以及对工业化过程中负面影响的评估不足,导致产生了严重的环境污染,包括核辐射污染、海洋污染、光线污染、大气污染等。其中,大气环境污染是对人类生产和生活影响最大、也是目前最为严重的环境污染之一。大气环境污染对人们的日常生活、工业生产等活动造成了严重的阻碍,同时也降低了人们的身体和心理健康水平,对经济发展造成了严重的损失,每年仅因大气环境污染造成的损失就高达几十亿。为了有效的
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随着中国社会和经济的高速发展以及对工业化过程中负面影响的评估不足,导致产生了严重的环境污染,包括核辐射污染、海洋污染、光线污染、大气污染等。其中,大气环境污染是对人类生产和生活影响最大、也是目前最为严重的环境污染之一。大气环境污染对人们的日常生活、工业生产等活动造成了严重的阻碍,同时也降低了人们的身体和心理健康水平,对经济发展造成了严重的损失,每年仅因大气环境污染造成的损失就高达几十亿。为了有效的防治环境污染,降低甚至消除环境污染对人类生产生活以及社会经济建设的影响,国家出台了相关的法律法规、公示了一些先进污染防治技术名录等促进大气环境污染的全面预防和治理,如《中华人民共和国大气污染防治法》以及在具体行业中的污染预防与制止的相关法律法规等。在大气环境污染预防和治理中,大气环境污染因子浓度值预测可为相关政府部门和企业提供决策基础。本文采用可采集得到的大气环境污染物数据和气象因子数据,采用BP前反馈神经网络、遗传算法(GA)及粒子群算法(PSO)等技术建立完整的大气环境污染因子浓度值预测模型,预测大气环境中各种有害污染因子的浓度值。该算法首先对采集得到的污染物数据进行缺失数据处理、异常数据处理和归一化处理以确保数据的完整性和有效性,然后使用皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)计算不同污染因子之间的相关性,从达到相关性阈值的多个因子中任意选择一个和气象因子共同组成预测模型的输入,然后使用改进遗传算法后得到的IGA算法和改进PSO算法后得到的PSO-W算法对模型进行训练。完成训练后的预测模型即可根据输入数据产生输出得到预测结果。本文通过对比实验对该模型的预测准确性进行了实验分析和验证。通过对该模型分别与BP模型、GA-BP模型和PSO-BP模型的实验对比,验证了该算法具有较好的预测准确性和性能,能够在较短的时间内产生较为精准的预测结果,准确预测出了未来大气环境中各种污染因子的浓度值,为政府部门制定相关法律法规以及企业人员调整生产活动提供决策依据和指导。
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