基于Fuzzy-BLS的银川市大气污染物浓度预测研究  

作　　者：李付兰 

机构地区：[1]宁夏环境科学研究院(有限责任公司),宁夏银川750011

出　　处：《能源与环境》2023年第6期104-106,146,共4页Energy and Environment

摘　　要：针对现有大气染污物浓度预测存在的不足,以Takagi-Sugeno模糊模型为支撑,建立基于Fuzzy-BLS的大气污染物浓度预测模型,分别对一次污染物和二次污染物浓度进行预测。使用银川市2020年1月1日—12月31日空气质量数据,对6种大气污染物的气象台预报数值和模型预测数值进行对比验证,结果显示:新模型对一次污染物浓度(PM10、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)、CO)进行预测,MSE指标平均下降了71.7%,R^(2)指标平均提高了10.4%;对于二次污染物(O_(3))浓度进行预测,MSE指标下降了78.0%,R^(2)指标提高了26.9%,实用性和可推广性较强。

关 键 词：TAKAGI-SUGENO模糊模型 大气污染物 预测 

分 类 号：X513[环境科学与工程—环境工程]