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?。?span>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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