CN114356880B 基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法 （浙江工业大学）_第1页
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基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快本发明涉及基于数据驱动的小尺度区域大本地气象状况构建以气象参数等间距划分后组以实时气象条件匹配污染溯源库或引发数据驱2源类对受体浓度的贡献占比作为溯源结果进2.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征3.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征4.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征5.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征型；由MATLAB人工神经网络“trainbr”算法实现，即贝叶斯正则化(BRegularization)算法寻找能有效逼近样本集的函数并使误差函数最小化，采用均方误差3E=ζ6.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征7.如权利要求1所述的基于数据驱动的小尺度区域大气污染物快速溯源方法，其特征4[0003]目前小尺度区域的大气污染溯源多使用源排放清单法、受体模分，其中风向设置一般范围为0°~315°(以正北方向为0°)；总云量范围可以设置为0~10低云量范围可以设置为0～10实际根据实地气象状况调整范围，根据精度要求调5Regularization)算法寻找能有效逼近样本集的函数并使误差函数最小化，采用均方误差[0019]在目标函数中增加网络权重平方和均值来提高泛化能力，误差函数经改进后变D6果进行列表汇总，以每条气象情景与溯源结果一一对应汇编污染溯源样本建立污染溯源7[0041]以每条气象参数与溯源结果数据对作为神经网络的训练样本，选用MATLAB软件8

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