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利用宁东能源化工基地PM10和气象监测数据,分别采用LS-SVR、BP-ANN和传统MLR模型预测PM10浓度变化。结果表明,较BP-ANN模型、MLR模型,LS-SVR模型能更好地刻画PM10浓度与各气象因素间的非线性相依关系,更准确地预测PM10浓度。
基于LS-SVR、BP-ANN和MLR模型的PM_（10）浓度预测
【摘 要】
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利用宁东能源化工基地PM10和气象监测数据,分别采用LS-SVR、BP-ANN和传统MLR模型预测PM10浓度变化。结果表明,较BP-ANN模型、MLR模型,LS-SVR模型能更好地刻画PM10浓度与各气象因素间的非线性相依关系,更准确地预测PM10浓度。
【机 构】
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宁夏大学数学计算机学院,西安建筑科技大学环境与市政工程学院
【出 处】
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中国环境监测
【发表日期】
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2014年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61063020,11261042）
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