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以银川市2015年气象数据为例,对影响PM2.5的多个指标运用多元逐步回归分析进行预处理,筛选出与日均PM2.5浓度影响最大的指标作为输入变量,利用多元线性逐步回归模型、BP神经网络和T-S模糊神经网络分别得出PM2.5的预测值,最后与真实数据相比,T-S模糊神经网络具有较高的准确度和精度.
基于逐步回归分析的T-S模糊神经网络预测PM2.5浓度研究
【摘 要】
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以银川市2015年气象数据为例,对影响PM2.5的多个指标运用多元逐步回归分析进行预处理,筛选出与日均PM2.5浓度影响最大的指标作为输入变量,利用多元线性逐步回归模型、BP神经
【机 构】
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宁夏师范学院数学与计算机科学学院
【出 处】
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宁夏师范学院学报
【发表日期】
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2016年6期
【基金项目】
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宁夏自然科学基金资助项目（NZ15258,NZ16250）, 宁夏高等学校科学技术研究项目资助（NGY2015119）
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