基于径向基概率神经网络和逐步判别分析法的室内空气品质双核评价模型

选取甲醛、CO2、CO、NO2、SO2、可吸入颗粒、空气细菌数作为室内空气品质评价指标,利用径向基概率神经网络和逐步判别分析法建立了相互校正的双核评价模型。该双核模型综合了机理分析与模式识别,具有很强的泛化能力和自适应性,同时又有较高的正确率和较快的评价速度,适用于实时分析和控制。最后通过具体实例的应用,证明了模型的合理性与可行性。