典型文献
基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测
文献摘要：
在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均＞0.5,NMB均接近0,EMR均＜19％.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地区的相关数据,对DEHP浓度进行预测,其实测值与预测值平均值的EMR为7.7％,表明该模型预测精度较高.
文献关键词：
邻苯二甲酸酯;反向传播神经网络;浓度预测;灰尘;儿童卧室
中图分类号：
作者姓名：
李柯秀;孙婵娟;张佳玲;邹志军;黄晨
作者机构：
上海理工大学,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]李柯秀;孙婵娟;张佳玲;邹志军;黄晨-.基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测)[J].环境监测管理与技术,2022(01):56-59
A类：
儿童卧室,CCHH
B类：
室内灰尘,PAEs,浓度预测,邻苯二甲酸酯,因变量,Back,propagation,较理想,STD,NMB,EMR,室内环境,儿童健康,天津地区,DEHP,实测值,反向传播神经网络
AB值：
0.291339
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