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| 城市高架路沿侧细颗粒物的垂直分布特征研究 | |
| 作者姓名： | 高雅 王占永 路庆昌 彭仲仁 |
| 作者单位： | 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;中山大学广东省智能交通系统重点实验室 |
| 摘 要： | 以上海市高架路为对象,通过移动设备开展数据采集,建立广义加性模型,对高架路细颗粒物(PM_(2.5))浓度的垂直分布及其与微观尺度下的交通、气象、位置等因素之间的关系进行了系统研究,并将原始影响因素的主成分分析结果作为输入变量,提出基于主成分分析法(PCA)的高架路交通污染物浓度垂直变化的神经网络预测模型(PCA-BPNN).结果表明:高度、相对湿度和交通流量对PM_(2.5)浓度垂直变化有着显著影响;PCA-BPNN模型能够较好地处理污染物扩散的非线性问题,消除变量间多重共线性,有效弥补污染物垂直扩散模型在道路微观尺度上预测的不足. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |