基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测

来源：环境监测管理与技术杂志2022年第1期北京时间：

作者：李柯秀；孙婵娟；张佳玲；邹志军；黄晨；

单位：上海理工大学；上海理工大学；上海理工大学；上海理工大学；上海理工大学；

摘要：在实测数据的基础上，以邻苯二甲酸酯（PAEs）的各类影响因素为自变量，PAEs浓度为因变量，采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型。结果表明，该模型的预测效果较理想，其中，STD比值均＞0.5，NMB均接近0，EMR均＜19%。以室内环境与儿童健康（CCHH）课题组天津地区的相关数据，对DEHP浓度进行预测，其实测值与预测值平均值的EMR为7.7%，表明该模型预测精度较高。

关键词：邻苯二甲酸酯,反向传播神经网络,浓度预测,灰尘,儿童卧室,

基金资助：国家自然科学基金资助项目（51708347，81861138005）；国家重点研发计划基金资助项目〖JP2〗（2017YFC0702700）；上海市自然科学基金资助项目（21ZR1444800）