【摘 要】
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B-P神经网络是一种刻画非线性现象的强有力工具,可以将它应用到环境空气质量预测中。B-P神经网络针对不同的监测项目,根据不同的气象特征因子,将污染源排放数据为输入因子,监
【机 构】
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山东经济学院信息管理学院,山东大学计算机科学与技术学院,中国移动通信集团山东有限公司济南分公司
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B-P神经网络是一种刻画非线性现象的强有力工具,可以将它应用到环境空气质量预测中。B-P神经网络针对不同的监测项目,根据不同的气象特征因子,将污染源排放数据为输入因子,监测点位监测数据作为输出因子,形成多组训练样本,进行学习训练,建立起不同的预测网络。然后用空气污染源排放监测数据输入相同气象条件的、已调整好权值的B-P神经网络系统,即可输出该项污染物的监测点位预测监测值。实验证明B-P神经网络预测模型取得了较好的结果,比现有预测模型具有更大的优势。
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