【摘 要】
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城市空气质量评价实质上是模式识别问题,但空气质量评价指标过多,指标与空气级别之间具有复杂的非线性关系,常规的空气质量评价方法或多或少受主观因素的影响,评价结果的准确
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城市空气质量评价实质上是模式识别问题,但空气质量评价指标过多,指标与空气级别之间具有复杂的非线性关系,常规的空气质量评价方法或多或少受主观因素的影响,评价结果的准确性难以保证。依据粗糙集和神经网络的互补性,提出了粗糙集和RBF神经网络融合的空气质量评价方法,利用改进的基于信息熵的启发式属性约简算法去掉多余或不重要的空气指标,得到最优空气质量评价因子;把约简后的决策规则集作为训练样本,决策规则的条件部分作为径向基函数的中心,并在矩阵伪逆思想的基础上运用中心、方差及权值直接确定的方法建立RBF神经网络模型,这样不但优化了RBF神经网络的结构,而且避免了反复迭代的过程,提高了训练速度。通过与其它空气质量评价方法的比较,验证了该方法的优越性。
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