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基于Matlab的BP神經網絡在大氣污染物濃度預測中的應用
為了尋求有效控制和改善環境質量的相應措施,選用了英國倫敦Bloomsbury監測站的PM10小時平均濃度監測資料,采用"提前終止法"泛化改進的BP神經網絡模型,預測PM10 24 h內的小時平均濃度.結果表明:采用BP神經網絡法對大氣污染物濃度進行預測,預測相對誤差在2%～48%之間,且絕大部分在2%～17%之間,預測精度較高,泛化能力較好,為大氣污染物濃度預測提供了一種全新的思路和方法.
作 者： 歐陽鈞 王愛枝 Ouyang Jun Wang Aizhi 作者單位： 歐陽鈞,Ouyang Jun(上海市長寧區環境監測站,上海,200052)王愛枝,Wang Aizhi(中國氣象科學研究院上海辦事處,上海,200011)
刊 名： 環境科學與管理 英文刊名： ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 2009 34(11) 分類號： X823 關鍵詞： Matlab BP神經網絡 大氣污染物 預測【基于Matlab的BP神經網絡在大氣污染物濃度預測中的應用】相關文章：
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