重庆市教委科研基金(KJ070704)
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
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- 街道峡谷机动车尾气污染扩散模拟与影响因子分析研究被引量：3
- 2009年
- 为预测和分析街道峡谷污染物浓度,研究了街道峡谷污染物浓度影响因子。利用重庆市交通干线街道峡谷两侧NOX浓度的监测数据,验证了街道峡谷机动车尾气污染扩散模型——OSPM模型。风速转换系数修正后的OSPM模型的模拟值与实测值的R达0.86258;风场因子验证了风速转换系数修正后的OSPM模型能较好地模拟重庆市街道峡谷的污染物浓度,一定程度上能满足环境空气质量评价要求。同时,通过分析OSPM模型的影响因子,提出了控制街道峡谷机动车尾气污染状况的建议。
- 朱国成方明建郑旭煦殷钟意
- 关键词：街道峡谷机动车尾气
- 基于人工神经网络的街道峡谷NO_x浓度的数值模型研究被引量：10
- 2010年
- 通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1.11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0.93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0.87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0.05与α=0.01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。
- 朱国成方明建郑旭煦殷钟意
- 关键词：神经网络
- 基于GIS和SPSS的城市街道机动车尾气污染特征分析研究被引量：1
- 2009年
- 为更好地研究和管理城市街道的机动车尾气污染,对重庆市交通干线的污染物NOx浓度进行了监测,利用统计学方法(SPSS)分析了影响因素,借助地理信息系统(GIS),在ArcView GIS平台上建立了NOx浓度的专题图.研究表明,重庆市交通干线的街道机动车尾气污染较严重,迎风面和背风面的NOx浓度均超过环境空气质量二级标准,污染物浓度与车流量、车速、地面风速和风向显著相关(P<0.01),GIS专题图能直观显示城市街道的污染物浓度分布.
- 方明建朱国成郑旭煦殷中意白建军
- 关键词：SPSS污染
