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工业园区的VOCs状态不稳定会严重威胁环境和人类的健康。因此,需要组建VOCs预测模型对工业园区的VOCs进行预测。但是采用当前模型进行工业园区VOCs预测时,VOCs受外界因素影响较大,无法详细地拟合出VOCs不同状态,存在预测误差大的问题。为此,提出一种基于遗传算法和BP神经网络的工业园区VOCs预测模型。该模型利用BP神经网络将半导体气体试验、色谱柱试验、VOCs的浓度信息各部分对应数据和VOCs的"稳定状态"、"不稳定状态"、"超常状态"、"严重状态"作为神经网络的输入层和输出层。基于遗传理