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基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用
为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用"提前终止法"泛化改进的BP神经网络模型,预测PM10 24 h内的小时平均浓度.结果表明:采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%～48%之间,且绝大部分在2%～17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法.
作 者： 欧阳钧 王爱枝 Ouyang Jun Wang Aizhi 作者单位： 欧阳钧,Ouyang Jun(上海市长宁区环境监测站,上海,200052)王爱枝,Wang Aizhi(中国气象科学研究院上海办事处,上海,200011)
刊 名： 环境科学与管理 英文刊名： ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 2009 34(11) 分类号： X823 关键词： Matlab BP神经网络 大气污染物 预测【基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用】相关文章：
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