基于神经网络的雾霾预警系统研究与实现

来源：计算机技术与发展杂志2019年第10期北京时间：

作者：黄威;王星捷;阳清青

摘要：传统的雾霾预警系统缺乏预知性,无法实现提前预警以规划预防,其次雾霾物理结构异常复杂且具有强烈非线性的结构、预测难度较高。 为了更好地反映雾霾在时间及空间的分布状况,为预防工作提供充足的时间准备,实现了一种预测与报警模型相结合的预警系统。 基于 BP 神经网络算法,对乐山市未来5 天各站点 PM2.5 含量进行了高精度的预测,并设计了各县及各城区预警的功能模块,对各县预警专题图、空间插值分布图及相关数据信息进行展示。 采用插值算法对市中区各城区监测点进行数据离散化处理,生成预警专题图及相关预测数据可视化。 系统以乐山市的 PM2.5 的监测站实时监测的数据为源数据,通过对乐山监测点历史 PM2.5 数据进行实验预测,并与实际值进行对比分析,达到了较好的预测效果。 建立的预警模型具有一定的实用和研究价值,可为相关部门提供可靠的数据支撑。

关键词：神经网络;雾霾预警系统;雾霾预测;预警专题图;插值算法