【摘 要】
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为了研究宁波市近几年大气污染物SO2、NO2、PM10空间和时间的变化规律，对未来空气质量进行预测以及为改善宁波市空气质量提出相应的措施，收集了2009-2012年宁波市环保局监测点的各污染物日平均浓度，从时间上分析了各个月份和季度大气污染物浓度的变化；采用Spearman秩相关法和灰色关联相关法分析了天气因素对空气质量的影响，采用BP神经网络法对空气质量进行了预测。得出宁波市空气质量一、四季度污
【出 处】
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杭州电子科技大学第六届研究生IT创新学术论坛
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为了研究宁波市近几年大气污染物SO2、NO2、PM10空间和时间的变化规律，对未来空气质量进行预测以及为改善宁波市空气质量提出相应的措施，收集了2009-2012年宁波市环保局监测点的各污染物日平均浓度，从时间上分析了各个月份和季度大气污染物浓度的变化；采用Spearman秩相关法和灰色关联相关法分析了天气因素对空气质量的影响，采用BP神经网络法对空气质量进行了预测。得出宁波市空气质量一、四季度污染较为严重，二、三季度污染较轻的结论；气相因素与各污染物浓度之间有一定关系。利用神经网络方法对宁波市空气质量的预测较为准确，提出通过BP网络神经预测建立空气质量预警监测等方面的建议。
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