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城市交通带来的废气排放已经成为城市大气污染的主要来源之一。交通污染问题的成因和机理较为复杂,变化规律具有较强非线性和周期性特征。将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)应用于交通污染物浓度时序数据预测时呈现出良好的泛化能力。本文以长沙市CO小时浓度数据为研究目标,通过分析CO浓度时序数据的自相关性、偏自相关性,以及交通流对CO浓度的时滞性影响,确定ANFIS预测模型的输入变量。结果表明,相较于传统的时间序列预测模型以及机器学习模型,ANFIS模型预测结果具有更高的精度,能够对交通环境污染进行预测及预警,为防止城市灾害性大气污染事件发生奠定理论研究基础并提供有效决策支持。 相似文献
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选取水资源评价指标体系,运用复合模糊评价模型,对201.2年邯郸市水资源承载力(WRCC)进行了评价,得出WRCC为0.4145,表明邯郸市处于可承载的中游水平.接着通过灰色预测方法对邯郸市2020年的主要相关指标进行预测,再次利用复合模糊评价模型对水资源承载力进行综合评价,得出WRCC为0.5495,表明邯郸市的水资源还处于可承载的范畴,而且比2012年的水资源承载能力有所提高,分析结果为邯郸市水资源的合理利用及可持续发展提供一定理论依据. 相似文献
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