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基于双向误差传播多层神经网络的 监测盲区工业废气分布分析方法
汪利伟, 王小艺, 王立, 白玉廷, 卢雨田
计算机应用
2018, 38 (5):
1500-1504.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102606
工业园区废气占据大气污染来源总量的70%左右，需建立科学全面的监测机制，但实际上监测区域范围大、部分区域无法布点、气体分布机理建模困难。针对此实际问题及理论分析难点，提出基于双向误差传播多层神经网络（BEMNN）的监测盲区工业废气分布分析方法。首先，针对工业园区内部无法布设监测点的实际情况，提出"边界监测-盲区推理"的废气监测方案；然后，提出一种误差双向传播的多层组合神经网络，对边界与盲区的气体分布关系进行建模，利用边界监测数据推理盲区气体分布情况；最后利用某工业园区实际监测数据训练网络并进行回归推理，所提方法回归计算的平均绝对误差小于28.83 μg，均方根误差小于45.62 μg，相对误差控制在8%~8.88%，说明所提方法具有可行性，准确性可满足解决实际问题的需求。
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