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用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。
基于遗传神经网络的采暖季PM10浓度预测
【摘 要】
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用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网
【机 构】
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西安建筑科技大学环境与市政工程学院
【出 处】
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安徽农业科学
【发表日期】
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2009年16期
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