基于神经网络的邢台市空气质量预测模型构建研究

郝永超; 侯薪蕊; 于玲; 成丽苹; 李红芳

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基于神经网络的邢台市空气质量预测模型构建研究

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摘要

随着邢台市空气污染日趋严重,构建基于神经网络的空气质量等级预测模型具有重要意义.文章以邢台市空气主要污染源的排放量、日最高温度、日最低温度、风力及空气质量等级为样本数据,基于MATLAB神经网络的背景,运用BP神经网络、PNN神经网络、Elman神经网络模式识别方法构建空气质量预测模型,通过对比预测空气质量等级和实际等级评价模型,结果表明,BP神经网络正确率41.94％,PNN网络正确率38.71％,Elman网络正确率35.48％,BP神经网络所构建的预测模型效果最好.

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来源
《电脑与信息技术》 |2018年第4期|69-74|共6页
作者
郝永超; 侯薪蕊; 于玲; 成丽苹; 李红芳;
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作者单位

邢台学院化学工程与生物技术学院,河北邢台 054001;

邢台学院化学工程与生物技术学院,河北邢台 054001;

邢台学院化学工程与生物技术学院,河北邢台 054001;

邢台学院化学工程与生物技术学院,河北邢台 054001;

邢台学院化学工程与生物技术学院,河北邢台 054001;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
邢台市; 空气质量; 神经网络; 预测模型;

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