径向基函数神经网络在大气颗粒物及个体暴露来源解析中的应用

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1、摘要摘要本文将径向基函数神经网络(RadialBasisFunctionNeuralNetwork,RBFN)应用于城市大气颗粒物(ParticulateMatter,PM)来源解析工作。在源成分谱调查充分的情况下，利用模拟数据计算的解析结果表明：RBFN可以实现对多源的良好解析，取得了与化学质量平衡受体模型(ChemicalMassBalance，CMB)相当的解析结果。对主要源贡献值解析的相对误差低于15％。且RBFN可以很好地识别无效源。因此，在充分掌握可能污染源成分谱信息的基础上，RBFN具有源解析应用潜力。但在源调查不充分的情况下，RBFN则难以得到好的源解析结果。同时，本研

2、究尝试将RBFN应用于个体PM2．5暴露来源解析工作。从已有文献报导中获取个体暴露源成分谱和源分担率的均值和偏差，构建了个体暴露的模拟数据。在源成分谱调查充分的情况下，模拟数据的解析结果表明：ImFN可以实现对个体PM2．5暴露来源的良好解析。解析结果相对优于正定矩阵因子分解(PositiveMatrixFactorizatiOn，PMF)。但相比PMF，RBFN需要获得源成分谱的均值和方差信息。与CMB相比，RBFN可以有效地区分共线性强的源。此外，本研究将遗传算法应用于输入RBFN源解析模型的化学成分的优选。结果表明，优选输入成分后的RBFN获得了更低的源解析误差。关键词：大气颗粒

3、物；个体PM暴露；源解析；径向基函数神经网络(ImⅢ)；遗传算法；模拟数据AbstractAradial—basisfunctionartificialneuralnetwork(RBFN)wasproposedas．areceptormodelingmethodforsolvingambientairborneparticulateSOurCeapportionmentproblemswhilemultiplepossiblesourcesexisted．Theresultsshowedthat：RBFgotsatisfactoryresult，whichwascomparablew

4、iththatofCMB．Forthemajorsourceswithloadingshigherthan10％．therelativeerrorsbetweenthecalculatedsourcecontributionsandthetruthwerenohigherthan10％．Moreover,withallofthepossibleemissionsourcesprovided，someofwhichwerenoteffective，theImFnetworkWasabletoidentifytheineffectiveSOurCeS．SothatwithadequateS

5、OurCeprofileinformationofallpossiblesources，theRBFnetworkisapromisingmethodtobeusedinsourceapportionment．However,whilesomeeffectivesourceprofileswerenotcontmned，thenetworkcouldnotgetsatisfactorysourceapportionmentresults．Also，RBFNwasappliedtosyntheticdatasetsthatsimulatepersonalexposuretoairbome

6、PM2．5．Sourceprofilesandloadingswereobtainedfrompublishedpapers．MeasurementerrorWasaddedtothedatasets，andthesyntheticdatasetswereusedtoevaluatethemethod．Resultsshowedthat：RBFNcouldfindthecontributionsofeachsourcewithrelativelylowererrors，comparedwithPositiveMatrixFactorization(PMF)．Butthedisadvan

7、tageofRBFNisthatitneedsthesourceprofilestodothesourceapportionment．WhilecomparedwitllChemicalMassBalance(CMB)，RBFNcoulddistinguishthesourceswithsimilarprofiles．Geneticalgorithmwasusedfortheselectionofchemicalcompositionsfora