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人工神经网络法对多组分大气污染物的同时监测
被引量：
22
1
作者
孙秀云
李燕
王俊德
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期739-741,共3页
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...
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。
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关键词
人工神经网络法
多组分大气污染物
同时监测
苯乙酮
苯酚
三氯甲苯
1
3丁二烯
氯苯
甲醇
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职称材料
题名
人工神经网络法对多组分大气污染物的同时监测
被引量：
22
1
作者
孙秀云
李燕
王俊德
机构
南京理工大学现代光谱研究室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期739-741,共3页
基金
国家自然科学基金项目 (No 2 0 1 750 0 8)资助
文摘
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。
关键词
人工神经网络法
多组分大气污染物
同时监测
苯乙酮
苯酚
三氯甲苯
1
3丁二烯
氯苯
甲醇
Keywords
air pollution
artificial neural network
multi-component analysis
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工神经网络法对多组分大气污染物的同时监测
孙秀云
李燕
王俊德
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
22
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