BP神经网络在北京市API预报中的应用

被引：11

作者：

郭庆春 ^{[1
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何振芳 ^{[2
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寇立群 ^{[1
]}

李力 ^{[3
]}

张小永 ^{[1
]}

孔令军 ^{[1
]}

机构：

[1] 陕西广播电视大学教务处

[2] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

[3] 中国科学院地球环境研究所

来源：

环境工程 | 2011年 / 29卷 / 04期

关键词：

空气污染指数; 神经网络; 大气污染; 时间序列;

D O I：

10.13205/j.hjgc.2011.04.028

中图分类号：

X51 [大气污染及其防治];

学科分类号：

0706 ; 070602 ;

摘要：

对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。

引用

页码：106 / 108

页数：3

共 6 条

[1] 一体化AmO_n工艺BP神经网络数学模型研究 [J].