《表1 大气污染物浓度预测值》

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《基于气象参数的化工园区大气环境污染预测》

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通过上述灰色关联度分析，明确了大气污染物SO2、NO2和PM10的浓度与气象参数之间的强弱主次关系。然而，大气污染物浓度与气象参数之间存在着复杂的非线性关系，因此本文建立BP神经网络模型，以供进一步研究。采用基于多层感知器的误差反向传播算法，即BP算法。设定最大迭代次数为100次，目标收敛精度为0.0001，训练后的神经网络模拟的指标与实际数据几乎吻合，最终得到的SO2、NO2和PM10浓度预测值如表1所示。