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苏静芝 (苏静芝.) | 秦侠 (秦侠.) | 雷蕾 (雷蕾.) | 姚小丽 (姚小丽.)

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摘要:

空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究.本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度.

关键词:

BP网络 人工神经网络 空气污染预报

作者机构:

  • [ 1 ] [苏静芝]北京工业大学
  • [ 2 ] [秦侠]北京工业大学
  • [ 3 ] [雷蕾]北京工业大学
  • [ 4 ] [姚小丽]北京工业大学

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来源 :

四川环境

ISSN: 1001-3644

年份: 2008

期: 2

卷: 27

页码: 98-101

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