【摘 要】
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大气环境污染物对人体健康和生态环境有着重要影响,而准确预测PM2.5和臭氧(O3)的浓度对空气质量管控有着重要意义。基于后向传播(BP)神经网络,以杭州市2014年5月-2015年9月和
【机 构】
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浙江大学能源清洁利用国家重点实验室,杭州市环境监测中心站
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大气环境污染物对人体健康和生态环境有着重要影响,而准确预测PM2.5和臭氧(O3)的浓度对空气质量管控有着重要意义。基于后向传播(BP)神经网络,以杭州市2014年5月-2015年9月和2017年1月-2018年12月监测的国控点污染物浓度和气象条件为实验数据,搭建了1、2、3小时预测模型,对主要污染物PM2.5和O3进行预测,并提出了一种BP神经网络模型优化方案,对BP神经网络的各个重要参数进行优化,同时采用周期循环的动态学习率算法对模型进行训练,结果表明优化方案对模型表现提升明显,可进一步丰富和完善B
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