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- [9] 神经网络结构设计的理论与方法.[M].魏海坤编著;.国防工业出版社.2005,
大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测
被引：26
作者：
陈柳
[1
]
马广大
[2
]
机构：
[1] 西安科技大学能源学院
[2] 西安建筑科技大学环境与市政工程学院
来源：
关键词：
小波分解和重构;
分段模型;
BP神经网络;
SO2浓度预测;
D O I：
10.13671/j.hjkxxb.2006.09.024
中图分类号：
X831 [大气监测];
学科分类号：
0706 ;
070602 ;
摘要：
应用小波分解和重构对SO2浓度年变化趋势进行分析,在此基础上,建立了一种分段BP神经网络预测模型,并对各段有针对性地设计了神经网络预测模型.采用主成分分析进行输入变量降维.在BP网络训练过程中,往往会出现过拟合的现象,为此,在训练过程中,将样本等间距地分离为训练集和验证集来防止这个问题.为了消除网络的权值初始化对学习系统复杂性的影响,采用了5个子网络输出取算术平均的神经网络集成的方法.预测结果表明,该模型应用于SO2浓度预测具有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的神经网络模型.
引用
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页码：1553 / 1558
页数：6
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