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基于主成分分析的BP神经网络对PM10的预测研究

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摘要

BP神经网络在空气污染预报领域的应用越来越广泛,本文利用基于主成分分析和BP神经网络结合的方法分别建立四季PM10浓度预测模型,在不同季节分别精选出影响因子为7个、7个、7个、7个,经检验其平均相对误差分别为24.8％、11.9％、18.5％、16.6％,且预测值与实测值拟合较好.PM10浓度等级级别命中率分别为92.8％、90.3％、90.0％、92.9％.表明BP神经网络对PM10的浓度预测是一种有效的工具.

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来源
《第32届中国气象学会年会》|2015年|1-4|共4页
会议地点天津
作者
王鹏; 安娟; 吴振东; (芦)晓彤; 杨冰;
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作者单位

中国气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 X513:X502;
关键词
大气污染; 可吸入颗粒物; 主成分分析; BP神经网络;

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