对神经网络污染预报建模的影响因素

秦侠; 苏静芝; 雷蕾; 刘伟

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对神经网络污染预报建模的影响因素

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为了通过大气环境质量的预测提出有效的污染防治措施,作者采用伦敦市PM2.5的小时监测数据,利用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的小时平均质量浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当选择样本集、加入气象变量,有利于提高所建网络模型的预测精度.

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来源
《北京工业大学学报》 |2009年第6期|796-799|共4页
作者
秦侠; 苏静芝; 雷蕾; 刘伟;
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作者单位

北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100124;

北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100124;

北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100124;

北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100124;

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正文语种 chi
中图分类环境规划与环境管理;
关键词
污染预测; 人工神经网络; BP网络;

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