基于灰狼群智能最优化的神经网络PM2.5浓度预测

来源 :计算机应用 | 被引量 : 30次 | 上传用户：lixin200513137149

【摘要】

：

针对目前PM_(2.5)浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型。从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM_(2.5)浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响PM_(2.5)浓度的重要因素。使用灰狼群智能算法优化神经网络的过程中,引入了检验样本实时监控训练过程以避免发生"过训练"现象,确保建立的神经网络模型具有较好的泛化能力。实验结果表

【作者】

：

石峰楼文高张博

【机构】

：

上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海商学院信息与计算机学院,上海理工大学出版印刷与艺术设计学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2017年10期

【关键词】

：

灰狼优化算法 BP神经网络 PM2.5浓度预测预测模型空气污染物 grey wolf optimizer algorithm BP neural netwo

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