基于RBF神经网络的雾霾成因模型与预测

李伟; 江善和

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基于RBF神经网络的雾霾成因模型与预测

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近些年,雾霾污染引起空气质量逐渐恶化,严重威胁人们的健康.以PM2.5为切入点分析雾霾的形成因素,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络建立的PM2.5雾霾成因模型,对污染源的主要因素进行分析.以武汉市空气质量数据为样本,开展非线性RBF雾霾成因模型的实证研究.研究结果表明,非线性RBF神经网络能够很好地拟合PM2.5与各成因变量之间的数量关系,获得了准确可靠的结果,为相关部门开展PM2.5的预测与分析提供了可靠的模型.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》 |2020年第4期|41-45|共5页
作者
李伟; 江善和;
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作者单位

安庆师范大学经济与管理学院安徽安庆246133;

安庆师范大学电子工程与智能制造学院安徽安庆246133;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
雾霾; PM2.5; RBF神经网络; 预测;

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