基于BP神经网络的VOCs实时源解析方法研究

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为了提高VOCs源解析的时效性,基于BP神经网络提出了能对VOCs监测数据进行实时源解析的PBP模型。利用验证数据证实了PBP模型可获得与PMF模型准确性相当的源解析结果,并且PBP模型具有不受输入数据量限制且计算速度快的优点。将PBP模型应用于长三角某工业园区监测时长为10个月的VOCs组分在线数据并计算得到了高时间分辨率的源解析结果,发现监测点位VOCs主要来源包括:工业源(25%)>燃煤源(20%)>汽油车尾气源(18%)>溶剂使用源(15%)>柴油车船舶尾气混合源(12%)>油品挥发源(6%)>植物源(5%)。结合风速风向数据对各污染源主要贡献方位进行了识别,为VOCs的精确管理和控制提供科学依据,因而具有较大的源解析应用潜力。
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