【摘 要】
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基于环保与电力共享大数据,搭建信息共享平台,可分地区、分时段查询和分析空气质量参数和管控企业电量。构建单隐层BP神经网络模型,以历史数据空气质量参数PM2.5、SO2含量、N
【机 构】
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国网河南省电力公司电力科学研究院计量中心,河南省环境保护厅大气污染防治处
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基于环保与电力共享大数据,搭建信息共享平台,可分地区、分时段查询和分析空气质量参数和管控企业电量。构建单隐层BP神经网络模型,以历史数据空气质量参数PM2.5、SO2含量、NO2含量、空气日均湿度、风速及管控企业电量为输入信息,4月上旬空气质量指数为输出信息。预测结果表明,通过单隐层BP神经网络模型,稳定、准确地预测出未来空气质量指数,平均准确率高达93.47%。该预测结果将对未来污染管控措施的制定提供强有力的数据支撑。
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