人工神经网络法对多组分大气污染物的同时监测

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摘要：用18-7-8的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型, 对FTIR光谱图存在着严重混叠干扰的八种有毒易挥发有机化合物(VOCs)组成的大气污染物进行了同时定量测定, 得到了各污染物的浓度. 所测定的八种VOCs为苯乙酮, 苯酚, 三氯甲苯, 1, 3丁二烯, 氯苯, 甲醇, 三氯代乙烷和二氯甲烷. 用标准预测误差(%SEP), 平均预测误差(MPE)和平均相对误差(MRE)来评价其预测能力. 结果表明, 本方法对多组分大气污染物定量分析, 能够得到较为满意的结果.http://www.cqvip.com//QK/90993X/200304/8301600.html

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关键词：人工神经网络 大气污染 神经网络 人工神经 神经网 人工神经网络法 多组分大气污染物 同时监测 苯乙酮 苯酚