【摘 要】
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为精准预报空气质量,以PM2.5为例对其自建点监测浓度进行校准,选取6种污染物浓度以及5个环境因素建立神经网络模型。BP算法由于权值和阈值的随机性可能存在局部最优、过渡拟
【机 构】
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安徽机电职业技术学院公共基础教学部,安徽机电职业技术学院互联网与通信学院
【基金项目】
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2019年安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019A1163),2017年安徽省高等学校省级质量工程(2017zhkt154),2018年职业院校教育类教指委公共基础课程立项课题(2018GGJCKT69)
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为精准预报空气质量,以PM2.5为例对其自建点监测浓度进行校准,选取6种污染物浓度以及5个环境因素建立神经网络模型。BP算法由于权值和阈值的随机性可能存在局部最优、过渡拟合等缺陷,所以利用遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络模型。仿真结果表明,GA-BP神经网络的校准平均绝对百分比误差和均方误差分别为12.56%和0.0197,明显低于BP神经网络,说明该模型校准效果更好,能明显提高空气质量预报的准确率。
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