基于遗传算法和BP神经网络的空气质量预测模型研究

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随着雾霾天气频发,大气污染和环境管理引起了人们越来越多的关注。能够精确监测化工园区厂企排放污染物,并能根据周边环境变化对空气质量做出相应预测,对广大民众健康甚至生命安全而言,具有重要的现实意义。本文利用遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,根据天气预报的相关变量,构建了空气质量预测模型,使预测模型的网络收敛速度、预测精度、拟合度以及泛化能力都有所w提高。
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