共 13 条
基于GA-BP神经网络的供暖期空气质量指数预测分析
被引：9
作者：
杨云
论文数: 0 引用数: 0
h-index: 0
机构: 陕西科技大学电气与信息工程学院
论文数: 引用数:
h-index:
机构:
机构：
[1] 陕西科技大学电气与信息工程学院
关键词：
空气质量指数;
预测;
BP神经网络;
遗传算法;
优化;
D O I：
10.19481/j.cnki.issn1000-5811.2016.04.032
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
X51 [大气污染及其防治];
学科分类号：
0706 ;
070602 ;
摘要：
空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,其预报工作有利于减弱或预防空气严重污染事件的发生.针对冬季供暖期AQI指数的预测问题,本文提出了一种基于遗传算法优化神经网络的预测方法.以西安市环境监测站提供的数据作为研究对象,分别建立了基于BP神经网络的AQI预测模型和基于遗传算法优化的BP神经网络AQI预测模型,并对预测结果进行了对比分析.结果表明,遗传算法优化后的神经网络(GA-BP)的预测结果在泛化能力上较BP神经网络要好,其模拟结果更接近于真实值,具有更高的精准度和精确度.
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页码：171 / 176+186
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