车辆排放对大气污染的模糊监测及神经预测模型

摘要：

以车辆排放对大气污染为研究对象，在综合考虑车辆排放对大气污染影响因素的基础上，构建车辆排放对大气污染的模糊监测指标体系。通过模糊集的相关理论，建立车辆排放对大气污染的监测模型，并采用熵权法确定指标权重系数，利用模糊可变模型计算监测值对各监测级别的综合相对隶属度，界定车辆排放对大气污染的等级程度。通过大数据分析，根据神经网络理论构建车辆排放对大气污染的预测模型，并利用MATLAB软件实现预测过程。应用结果表明，车辆排放对大气污染的监测模型可有效界定车辆排放对大气的污染程度，车辆排放预测模型能预测短时间内大气中污染物浓度，具有较高可信度，研究成果对解决车辆排放对大气污染有较好的指导意义和实用价值。

关键词：大气污染、车辆排放、预测、模糊可变模型、神经网络

所属期刊栏目：18

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51178157；国家统计科研计划项目2012LY150；中央高校基本科研业务费专项资金项目30916011338；江苏省研究生培养创新工程项目SJZZ15＿0054

在线出版日期：2017-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：65-74