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近年来随着我国大气中细颗粒物污染的日益严重，对细颗粒物浓度实行实时在线监测成为势在必行的一件事。由于大气中的细颗粒物浓度受外界环境的作用表现出很强的非线性特性，传统的软测量技术很难对其做出准确的监测，而基于神经网络的软测量技术由于其自身的优越性已成为各领域的研究热点。因此本论文主要研究建立基于BP神经网络和RBF神经网络的软测量模型对大气中的细颗粒物浓度进行软测量实验，为大气污染治理提供有力的数据支持。本文首先介绍了细颗粒物的污染现状、危害以及现阶段国家对其监测采用的技术及设备，为建立软测量