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基于因子分析与径向基神经网络的空气质量预测研究
基于因子分析与径向基神经网络的空气质量预测研究
来源 :科技视界 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wuxi_xizi
【摘 要】
:
将因子分析与RBF神经网络结合,通过因子分析对预报因子数据降维,消除数据冗余和指标间的交互影响,分别构建模型对主要污染物浓度和AQI进行预测。结果表明,平均绝对误差量级达
【作 者】
:
刘君
【机 构】
:
广州城建职业学院
【出 处】
:
科技视界
【发表日期】
:
2020年21期
【关键词】
:
空气质量指数
因子分析
RBF神经网络
预报模型
【基金项目】
:
2019校级科研项目(Yzk10),2019年广东省教育厅省级质量工程教育教学改革与实践项目(GDJG2019254),2019广东省职业技术教育学会第三届理事会科研项目重点立项课题(201907Z10)
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将因子分析与RBF神经网络结合,通过因子分析对预报因子数据降维,消除数据冗余和指标间的交互影响,分别构建模型对主要污染物浓度和AQI进行预测。结果表明,平均绝对误差量级达到10-3~10-2m g/m3,有效提高了收敛速度和预报准确度。
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