基于Matlab的BP神经网络在大气污染预报中的应用

资 源 简 介

基于Matlab的BP神经网络在大气污染预报中的应用

详 情 说 明

BP神经网络是大气污染预报中常用的机器学习算法，其通过误差反向传播机制调整网络权重，能够有效处理非线性关系。在Matlab环境下实现BP网络进行污染预测，主要包含以下关键环节：

首先是数据准备阶段。需要收集历史空气质量监测数据（如PM2.5、SO2等指标）及气象参数（温度、湿度、风速等），这些数据需经过归一化处理以消除量纲影响，同时要划分训练集和测试集。

其次是网络结构设计。典型的BP网络包含输入层、隐含层和输出层。输入层节点数对应特征维度，输出层通常设置为预测的污染物浓度值。隐含层数的选择和节点数量需要通过实验确定，Matlab的nntool工具箱提供了便捷的调参界面。

训练过程中需要注意学习率、迭代次数等参数的设置。Matlab提供了trainlm、traingdx等多种训练函数，其中Levenberg-Marquardt算法(trainlm)收敛速度较快，适合处理中等规模数据集。

应用阶段将实时监测数据输入训练好的网络，即可获得未来时段的污染预测结果。实践表明，BP网络对短期污染趋势预测具有较好效果，但需要注意避免过拟合问题。可结合其他算法如时间序列分析进行结果校正，提升预报准确性。