【摘 要】
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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,
【基金项目】
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2015年度四川省教育厅科研项目（15ZB0366）;2018年度乐山市重点研究项目（18JZD051）;2018年度学院苗子工程项目（2018MK09）;
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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PM
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