【摘 要】
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为提升BP神经网络对PM2.5浓度预测的准确度,提出一种基于遗传算法的多因子PM2.5浓度预测模型。利用遗传算法的全局搜索特性,得到最优的BP神经网络的初始权值和阈值,针对网络结构设置3个隐含层,提高特征学习能力,更大程度拟合非线性函数,并将模型用于预测。实验结果表明,该方法对于PM2.5浓度的预测精度达到98.5%,比传统方法提高3.6%,具有较高应用价值。
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0809200)。
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为提升BP神经网络对PM2.5浓度预测的准确度,提出一种基于遗传算法的多因子PM2.5浓度预测模型。利用遗传算法的全局搜索特性,得到最优的BP神经网络的初始权值和阈值,针对网络结构设置3个隐含层,提高特征学习能力,更大程度拟合非线性函数,并将模型用于预测。实验结果表明,该方法对于PM2.5浓度的预测精度达到98.5%,比传统方法提高3.6%,具有较高应用价值。
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