| 基于灰色BP-NN優化組合的PM2.5預測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：514 K | |
| 標簽： 空氣污染 PM2.5濃度預測 氣象因子 | |
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| 文檔介紹：針對傳統的BP神經網絡模型無法有效表達時間序列數據中存在的歷史特征的缺陷，提出利用灰色預測原理具備發現事物歷史變化規律性的優勢來解決BP神經網絡預測模型的這一弱點，最后得到的灰色BP-NN優化組合模型具備了更高的預測精度。實驗采用中國氣象站2018年1月至2月北京市10個監測點的PM2.5質量濃度及其對應的每小時的空氣污染物濃度、氣象因子建立神經網絡預測模型，并采用灰色預測算法對神經網絡模型進行改進，改進后的結果為：在系統誤差上有了較大的降低，同時預測結果與實測結果之間的擬合程度更好。 | |
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