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一种基于自组织模糊神经网络的空气细颗粒物PM2.5软测量方法既属于环境工程领域又属于检测技术领域。大气环境系统具有多变量、非线性、内部机理复杂、信息不完备等特性，难以通过机理分析建立其数学模型，而神经网络对于高度非线性和严重不确定性系统具有较好的处理能力。本发明针对PM2.5难以预测的问题，基于偏最小二乘选取与PM2.5相关的辅助变量，然后利用基于敏感度分析方法的自组织模糊神经网络建立相关变量和PM2.5之间的软测量模型，对PM2.5进行预测，取得了较好的效果，为环境管理决策者和群众提供及时准确的大气环境质量信息，有利于加强大气环境污染控制，防止严重污染的发生。
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