基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测

赵晓东; 徐浩然; 郭志萍; 任改莎

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基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测

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针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第6期|329-335|共7页
作者
赵晓东; 徐浩然; 郭志萍; 任改莎;
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作者单位

河北科技大学信息化建设与管理中心;

河北科技大学信息科学与工程学院;

石家庄市鹿泉区气象局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
臭氧浓度预测; 区间二型模糊神经网络; 模糊神经网络; LM算法; 模糊C均值;

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